检索结果-内蒙古大学图书馆

导弹与航天运载技术（中英文） 2023年第2期 16-19页

作者：王帅祥中北大学机电工程学院太原030051

针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算... 详细信息

针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算法相结合,并对容积卡尔曼滤波(CKF)中球面积分进行变积分转换处理。优化了其积分求解的方式,提高了整体的稳定性。Monte-Carlo仿真分析,与CKF-IMM和UKF-IMM算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,并在目标运动发生突变时有更高的稳定性。

关键词： SCKF-IMM 机动目标跟踪容积卡尔曼滤波交互多模型算法

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机动目标跟踪方法研究

机动目标跟踪方法研究

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作者：蔡萌哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,现代战争环境发生了很大变化。第四代、第五代战斗机的出现代表着空袭武器越来越向高速、高机动的方向发展,为目标跟踪工作带来了巨大的挑战。因此,为适应更加复杂的跟踪环境,各种新技术不断涌现并被应用到目标跟踪... 详细信息

随着科学技术的发展,现代战争环境发生了很大变化。第四代、第五代战斗机的出现代表着空袭武器越来越向高速、高机动的方向发展,为目标跟踪工作带来了巨大的挑战。因此,为适应更加复杂的跟踪环境,各种新技术不断涌现并被应用到目标跟踪中。本文首先介绍了目标跟踪与机动的基本原理,指出在目标存在机动情况下进行跟踪是一项面向目标的工作。跟踪的成败在于能否对来自目标的信息进行有效、充分的利用。交互多模型算法是一种被广泛应用的机动目标跟踪算法。基于交互多模型算法并且针对飞机目标的特征,提出并讨论了CV+CA+nCT的模型组合。仿真结果表明,这种组合可以规避对CT模型中未知参数的估计,取得了很高的跟踪精度。交互多模型算法的计算量随模型数的增加而激增,因而计算效率低。这是因为对来自目标的信息利用能力较低的缘故。本文针对这一缺陷,提出一种具有可变结构的改进交互多模型算法。该算法利用历史数据,实时提取目标的加速度信息和角速度信息,实现了对模型集的动态调整。仿真结果表明,在不降低跟踪精度的情况下减少了工作模型的数量,提高了计算效率,实现了对系统资源的动态的、合理的分配。在对目标信息充分获知的情况下,利用更加灵活的方式实现对模型集的调整。仿真结果表明,既实现对高机动行为的快速响应,又有效地节省了系统资源。

关键词：机动目标跟踪交互多模型算法卡尔曼滤波

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主动寻的制导中机动目标拦截末制导技术研究

主动寻的制导中机动目标拦截末制导技术研究

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作者：付渲理国防科学技术大学

学位级别：硕士

在机动目标精确拦截寻的制导应用中,目标状态估计延迟特别是加速度估计延迟是影响脱靶量的主要因素。在现有机动目标状态估计框架下,状态估计实时性与稳态精度之间是一对难以调和的矛盾。战术弹道导弹具有与拦截器大致相近的机动性能,... 详细信息

在机动目标精确拦截寻的制导应用中,目标状态估计延迟特别是加速度估计延迟是影响脱靶量的主要因素。在现有机动目标状态估计框架下,状态估计实时性与稳态精度之间是一对难以调和的矛盾。战术弹道导弹具有与拦截器大致相近的机动性能,与其相比,拦截器在机动性能方面的优势越来越不明显。因此,战术弹道导弹的拦截对现有的制导控制技术提出了巨大的挑战。基于此背景,本文旨在提出一种新的估计制导方法改善战术弹道导弹的拦截精度。本文在明确末制导机动目标精确拦截问题的基础上,根据制导末段弹目运动关系,建立制导系统系统模型及观测模型,同时给出性能评价指标以及分离定理的使用条件。针对机动目标状态估计技术这一关键问题,首先讨论了传统的卡尔曼滤波器(KF)估计方法、基于成型滤波的卡尔曼滤波(KFSF)算法以及交互多模型(IMM)算法,并通过仿真数据验证了几种方法的估计性能。针对其估计精度不高、估计延迟较大的缺陷,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)的快速多模自适应估计(Multiple Model Adaption Estimation,MMAE)算法,实验结果验证了算法的有效性。为了提高寻的制导末段的拦截性能,首先介绍了传统比例导引方法,在此基础上,给出了考虑追逃双方,从弹目双方优化出发的双方控制导引方法,即微分对策导引方法。并在综合考虑三种微分对策导引方法DGL/C、DGL/1、DGL/0性能优势的基础之上,提出了一种基于三种微分对策方法的混合微分对策导引方法DGL/H。本文最后给出了基于IMM机动检测的集成估计与制导方法,以及基于Fast MMAE/EKF的混合微分对策(DGL/H)导引方法。实验证明,DGL/H相较于单一制导方法,具有更好的制导性能。同时,与基于IMM机动检测的集成估计与制导方法相比,基于Fast MMAE/EKF的混合微分对策制导方法具有更好的拦截性能。

关键词：寻的制导状态估计交互多模型算法多模自适应算法微分对策混合制导律脱靶量单发命中率

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基于时差信息的定位与跟踪算法研究

基于时差信息的定位与跟踪算法研究

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作者：郑锦文昆明理工大学

学位级别：硕士

近年来,目标的定位与跟踪技术被广泛应用于军事领域、民用领域,主要功能包括定位导航,定位打卡,野外搜救,位置获取等。然而,科技的高速发展使人们对定位跟踪技术提出了高标准的要求。在实际应用中对目标进行定位跟踪时易受观测环境和设... 详细信息

近年来,目标的定位与跟踪技术被广泛应用于军事领域、民用领域,主要功能包括定位导航,定位打卡,野外搜救,位置获取等。然而,科技的高速发展使人们对定位跟踪技术提出了高标准的要求。在实际应用中对目标进行定位跟踪时易受观测环境和设备的限制。对于目标状态模型呈现高度非线性状态使解算难度增大,这成为定位跟踪技术中重点攻克的一大难题。而时差信息定位跟踪具有容错度高、精度高以及测量环境受限小的特点。因此本文利用到达时间差信息（Time Difference Of Arrival,TDOA）,针对固定目标定位和机动目标跟踪两种情况分别作出了改进,主要改进内容如下:其一,针对无运动轨迹即固定目标的定位过程中,解析算法和迭代算法在初值较差时易造成算法发散,以及产生模糊解的情况。提出一种改进自适应乌鸦搜索算法（Adaptive Crow Search Algorithm,ACSA）,综合考虑随进化代数增加种群的整体变化,平衡算法迭代过程中的全局搜索能力与局部寻优能力,设计一种自适应感知概率模型,使算法在初期保留较多优良个体,保证种群多样性,避免局部最优,在后期快速收敛。理论和仿真结果表明,改进算法精度优于现有的经典TDOA定位算法及原算法,收敛速度也有显著提高。其二,针对机动目标的跟踪中,针对单一运动模型无法全面描述目标的实际状态跟踪效果较差的问题,提出利用交互多模型算法（Interacting Multiple Model,IMM）进行机动目标跟踪,通过仿真对比扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）以及粒子滤波算法（Particle Filter,PF）在非线性系统中的滤波性能,将UKF引入IMM中,解决非线性程度较高的模型中EKF误差较大,滤波效果不佳的情况,实验表明IMMUKF较单一运动模型跟踪误差小,具有较高费效比,跟踪性能可靠等优势。

关键词：时差定位乌鸦搜索算法机动目标跟踪交互多模型算法

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高铁轨道异物侵限监测中的自动识别算法研究

高铁轨道异物侵限监测中的自动识别算法研究

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作者：张肇鑫兰州交通大学

学位级别：硕士

铁路轨道异物入侵作为造成列车事故的重要原因,一旦异物入侵铁路轨道,势必会对列车的运行安全造成极大破坏甚至威胁乘客生命安全,因此实现对轨道入侵异物的检测跟踪对行车安全至关重要。随着高速列车的快速发展,列车的安全性越来越受到... 详细信息

铁路轨道异物入侵作为造成列车事故的重要原因,一旦异物入侵铁路轨道,势必会对列车的运行安全造成极大破坏甚至威胁乘客生命安全,因此实现对轨道入侵异物的检测跟踪对行车安全至关重要。随着高速列车的快速发展,列车的安全性越来越受到人们的重视。高速列车行驶速度很快,一旦与轨道异物发生碰撞,必然对列车和乘客造成不可估量的损失,因而识别出轨道入侵异物以及异物跟踪乃至异物运动轨迹趋势预测对提高列车行车安全和预警能力具有至关重要的作用。论文在广泛搜集、阅读和分析国内外有关铁路异物侵限方面最新文献和成果的基础上,研究了图像去噪、背景建模、异物检测、目标跟踪和轨迹预测等方面的基本原理和方法,给出了铁路异物侵限涉及到的计算模型和实现算法。针对铁路轨道异物侵限的问题,文章提出了一种改进图像去噪算法,通过改进的混合高斯模型算法进行前景目标识别检测,同时利用BP神经网络修正交互多模型跟踪算法实现了轨道异物目标跟踪定位并减小了跟踪误差,搭建的Elman神经网络模型实现了异物目标轨迹预测,通过实验分析,该模型及方法可以有效解决铁路异物侵限的检测、跟踪与轨迹预测方面的问题,达到实时监控。首先本文介绍了常用的各种小波去噪算法,总结前人的理论基础经验方法,提出了一种基于小波变换的阈值自适应寻优去噪算法,并进行了仿真实验。为后续实验提供了理论基础。然后针对野外复杂环境下轨道异物识别检测问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进混合高斯背景模型,构建背景模型。具体为提出了一种改进小波变换算法,采用结合自适应Bayes Shrink阈值估计方法和模板像素替换的方法进行像素过滤,达到背景自适应更新的目的。为解决异物目标跟踪准确率低的问题,理论分析了Kalman跟踪滤波线性化误差产生的原因,提出了利用BP神经网络算法修正交互多模型跟踪算法跟踪过程中的非线性误差,实现了轨道异物目标准确跟踪。为了对机动状态下的异物目标轨迹进行准确预测,以前期跟踪数据为训练样本,利用Elman神经网络搭建了目标轨迹预测模型,实现了对轨道异物目标的轨迹预测。最后通过实验验证,对含有高斯噪声的图像信息而言,本文所提去噪方法具有更好的去噪效果。对基于小波变换的像素过滤思想改进的混合高斯背景模型进行仿真,实验表明,改进混合高斯背景模型在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点。利用BP神经网络对IMM模型进行非线性误差修正,表明本文所提跟踪算法与现有算法相比有更好的跟踪效果,降低了跟踪误差。建立的Elman非线性神经网络预测模型具有较好的预测精度。

关键词：小波变换混合高斯模型异物检测交互多模型算法目标轨迹预测

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基于卡尔曼滤波的开采沉陷地表移动变形分析与预报

基于卡尔曼滤波的开采沉陷地表移动变形分析与预报

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作者：陈小轶安徽理工大学

学位级别：硕士

在煤矿开采地表移动变形监测中，地表移动变形动态预报发挥着重要作用。本文以朱集东矿重复开采为例，其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采，对主井保护煤柱可能会产生影响，为确保主井安全并指导各工作面协同开采，需要预报出未来某... 详细信息

在煤矿开采地表移动变形监测中，地表移动变形动态预报发挥着重要作用。本文以朱集东矿重复开采为例，其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采，对主井保护煤柱可能会产生影响，为确保主井安全并指导各工作面协同开采，需要预报出未来某一时刻地表移动变形量。本文在介绍了朱集东矿1111(3)工作面和1122(1)工作面的自然地理条件、地质采矿条件、观测站的建设情况后，通过建立卡尔曼滤波模型，运用卡尔曼滤波将朱集东矿主井保护煤柱监测线的连续点的平面位置和高程进行动态预报。　　Kalman滤波预报精度是依赖建立模型的准确性和随机干扰信号统计特征已知基础上的。在Kalman滤波算法中用到了状态转移方程和观测方程，被估计量随时间变化，它是一种动态估计。在煤矿开采地表下沉的开始阶段，能够实时修改目标的状态参量（速度、加速度等），具有较好的适应性。但随着开采的深入，地面监测点开始进入活跃阶段，仅采用基本的Kalman滤波算法往往得不到理想的效果。这时我们需要采用自适应的交互多模型算法(IMM)，对Kalman滤波模型进行调整。交互多模型算法最初运用于机动目标跟踪领域，通过两个或多个模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过一定的加权融合进行系统状态估计。很大程度上克服了单模型估计误差较大的问题。数据表明在进入活跃期和从活跃期进入衰退期这段时间，自适应卡尔曼滤波的预报精度在2cm之内的点占总点数的50％，多模型卡尔曼滤波预报精度提高更加明显，有60％的点精度在1cm之内，90％的点精度在3cm之内。　　为了提高运行效率和利用其强大的绘图能力，本文以MatlabR2009a为开发平台，研制“矿山开采地表移动预报系统”，对未来某一时间的地表移动点的平面位置和高程进行预报，实现预报信息自动化。

关键词：卡尔曼滤波交互多模型算法煤矿开采地表沉陷移动动态预报精度评定

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基于卡尔曼滤波模型的开采沉陷地表移动变形分析与预报

基于卡尔曼滤波模型的开采沉陷地表移动变形分析与预报

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作者：陈小轶安徽理工大学

学位级别：硕士

在煤矿开采地表移动变形监测中,地表移动变形动态预报发挥着重要作用。本文以朱集东矿重复开采为例,其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采,对主井保护煤柱可能会产生影响,为确保主井安全并指导各工作面协同开采,需要预报出未来某一时... 详细信息

在煤矿开采地表移动变形监测中,地表移动变形动态预报发挥着重要作用。本文以朱集东矿重复开采为例,其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采,对主井保护煤柱可能会产生影响,为确保主井安全并指导各工作面协同开采,需要预报出未来某一时刻地表移动变形量。本文在介绍了朱集东矿1111(3)工作面和1122(1)工作面的自然地理条件、地质采矿条件、观测站的建设情况后,通过建立卡尔曼滤波模型,运用卡尔曼滤波将朱集东矿主井保护煤柱监测线的连续点的平面位置和高程进行动态预报。Kalman滤波预报精度是依赖建立模型的准确性和随机干扰信号统计特征已知基础上的。在Kalman滤波算法中用到了状态转移方程和观测方程,被估计量随时间变化,它是一种动态估计。在煤矿开采地表下沉的开始阶段,能够实时修改目标的状态参量(速度、加速度等),具有较好的适应性。但随着开采的深入,地面监测点开始进入活跃阶段,仅采用基本的Kalman滤波算法往往得不到理想的效果。这时我们需要采用自适应的交互多模型算法(IMM),对Kalman滤波模型进行调整。交互多模型算法最初运用于机动目标跟踪领域,通过两个或多个模型来描述工作过程中可能的状态,最后通过一定的加权融合进行系统状态估计。很大程度上克服了单模型估计误差较大的问题。数据表明在进入活跃期和从活跃期进入衰退期这段时间,自适应卡尔曼滤波的预报精度在2cm之内的点占总点数的50%,多模型卡尔曼滤波预报精度提高更加明显,有60%的点精度在1cm之内,90%的点精度在3cm之内。为了提高运行效率和利用其强大的绘图能力,本文以Matlab R2009a为开发平台,研制“矿山开采地表移动预报系统”,对未来某一时间的地表移动点的平面位置和高程进行预报,实现预报信息自动化。

关键词：卡尔曼滤波交互多模型算法开采沉陷移动变形预报精度评定

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杂波场景下多机动目标跟踪方法设计与实现

杂波场景下多机动目标跟踪方法设计与实现

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作者：刘吉越西安电子科技大学

学位级别：硕士

近些年,随着现代计算机技术以及硬件技术的快速发展,雷达目标跟踪技术也广泛应用于军事和民用领域。然而,由于应用场景中干扰因素日益多元化、空中目标运动状态日益复杂化,现有的多目标跟踪算法已经无法满足当前工程实践要求。因此,本... 详细信息

近些年,随着现代计算机技术以及硬件技术的快速发展,雷达目标跟踪技术也广泛应用于军事和民用领域。然而,由于应用场景中干扰因素日益多元化、空中目标运动状态日益复杂化,现有的多目标跟踪算法已经无法满足当前工程实践要求。因此,本文重点研究杂波场景下空中多机动目标的跟踪问题,提出性能更好的跟踪算法,具体工作如下: 1.针对杂波场景下,传统的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法计算量迅速增大的问题,对基于模糊聚类和公共权值修正的数据关联算法进行研究。首先,针对JPDA算法实时性差的问题,提出了基于核聚类的数据关联(KFCM-based Joint Probabilistic Data Association,KFJPDA)算法,该算法通过模糊聚类中的隶属度矩阵重新构建了关联矩阵,从而跳过JPDA算法的矩阵拆分过程。仿真实验观察到,该算法在耗时方面能够有效提高关联过程的时间效率,但是关联准确度略低于JPDA算法。其次,为进一步提高关联准确度,提出了基于公共权值修正的核聚类数据关联(Improving KFCM-based Joint Probabilistic Data Association,IKFJPDA)算法,该算法在KFJPDA的基础上对有效量测进行了进一步的权值修正,对多个目标公共区域量测的权值进行了衰减。最后,根据仿真实验结果可知,IKFJPDA算法不仅保留了KFJPDA算法的强实时性,并且提高了关联过程的准确性。 2.针对运动目标机动情况复杂且真实环境中存在大量杂波的场景,进一步研究适应杂波场景下的多机动目标跟踪算法。首先,研究并分析了交互多模型算法的基本原理和步骤;其次,针对IMM-JPDA算法实时性差的问题,使用IKFJPDA算法替换原有的JPDA算法,提出了更适合实践场景的IMM-IKFJPDA算法,并详细阐述了两种算法之间的区别;最后,对上述两种算法进行了仿真验证,仿真结果显示,改进后的IMM-IKFJPDA算法可以有效提高目标在机动状态发生突变以及目标稳定跟踪时的跟踪精度,并且降低了失跟率以及算法运行时间。 3.构建多目标跟踪原型系统。该系统主要包括数据通信、数据预处理、航迹起始、航迹维持、航迹显示等功能,可以完成对指定范围内空中目标的跟踪,并记录目标的轨迹过程。

关键词：机动目标跟踪联合概率数据关联算法交互多模型算法 IMM-JPDA

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使用模糊自适应多模型估测作TOA无线定位

使用模糊自适应多模型估测作TOA无线定位

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作者：陈致豪中原大学

学位级别：硕士

本论文提出了一个透过Takagi-Sugeno (T-S)模糊技术结合交互多模型算法的移动定位估测。有别于其他的研究，本论文考虑移动台在城市环境下是会有速度的变化。到达时间的量测方法是被使用去量测蜂巢式网路里移动台和基地台之间的传播讯... 详细信息

本论文提出了一个透过Takagi-Sugeno (T-S)模糊技术结合交互多模型算法的移动定位估测。有别于其他的研究，本论文考虑移动台在城市环境下是会有速度的变化。到达时间的量测方法是被使用去量测蜂巢式网路里移动台和基地台之间的传播讯号。之后利用T-S模糊技术自适应调整交互多模型算法的过程干扰协方差。这样的一个方法可以有效地减缓移动台速度变化和非视线传播误差所造成的影响。模拟结果证明，我们提出的方法在复杂城市环境下比其他方法更可以精确的定位移动台。

关键词：到达时间非视线传播 Takagi-Sugeno模糊交互多模型算法移动定位

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基于数据融合理论的多传感器目标跟踪

基于数据融合理论的多传感器目标跟踪

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作者：于源西北工业大学

学位级别：硕士

该论文主要研究多传感器目标状态信息融合的问题.数据融合是一种新兴的信息处理技术,它是适用于一个系统中使用多种传感器这一特定问题而展开的一种信息处理的研究新方向,并在近十年中得到了很大发展,已经进入了诸多军事和民用领域.该... 详细信息

该论文主要研究多传感器目标状态信息融合的问题.数据融合是一种新兴的信息处理技术,它是适用于一个系统中使用多种传感器这一特定问题而展开的一种信息处理的研究新方向,并在近十年中得到了很大发展,已经进入了诸多军事和民用领域.该论文针对多杂波环境下的高度机动目标,依据多传感器数据融合的理论基础,基于目标跟踪领域中交互多模型概率数据互联滤波算法来展开研究与推导,并采用分布式融合机制作为该论文中数据融合目标跟踪算法的实现框架.由于该框架以传感器级跟踪与中心级数据融合两大功模块为核心,因此,该论文的研究内容相应地分为两大部分:第一部分:传感器级跟踪模块的研究;第二部分:中心级数据融合模块的研究.该论文应用Matlab仿真环境,结合雷达和红外双传感器完成了融合跟踪各个阶段的算法仿真,取得了满意的仿真结果,从而证明了该论文中心传感器级跟踪算法与整个系统的数据融合目标跟踪算法的有效性.

关键词：数据融合交互多模型算法概率数据互联滤波航迹融合交叉协方差

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