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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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77 篇 期刊文献
50 篇 学位论文
6 篇 会议

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133 篇 电子文献
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学科分类号

132 篇 工学
- 64 篇 控制科学与工程
- 50 篇 电子科学与技术（可...
- 48 篇 航空宇航科学与技...
- 42 篇 信息与通信工程
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- 12 篇 计算机科学与技术...
- 4 篇 土木工程
- 4 篇 兵器科学与技术
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8 篇 管理学
- 8 篇 管理科学与工程(可...
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主题

133 篇 交互式多模型算法
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35 篇 机动目标跟踪
19 篇 卡尔曼滤波
12 篇 自适应滤波
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4 篇 粒子滤波
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4 篇 多目标跟踪
4 篇 变结构多模型算法
3 篇 模型集
3 篇 状态估计
3 篇 当前统计模型
3 篇 信息融合
3 篇 模糊神经网络
3 篇 多机动目标跟踪
2 篇 机动模型
2 篇 噪声辨识

机构

13 篇 哈尔滨工程大学
9 篇 西北工业大学
7 篇 西安电子科技大学
7 篇 南京理工大学
6 篇 空军工程大学
4 篇 南京航空航天大学
4 篇 杭州电子科技大学
3 篇 中国科学院大学
3 篇 河南科技大学
3 篇 海军工程大学
3 篇 西安交通大学
3 篇 太原理工大学
3 篇 清华大学
3 篇 山东大学
3 篇 电子科技大学
2 篇 西安电子工程研究...
2 篇 中国民用航空学院
2 篇 电子工程学院
2 篇 国防科技大学
2 篇 中国科学院研究生...

作者

7 篇 潘泉
7 篇 梁彦
5 篇 张洪才
4 篇 包守亮
4 篇 贾宇岗
4 篇 程水英
3 篇 许登荣
3 篇 bao shouliang
3 篇 liu yang
3 篇 刘杨
3 篇 彭冬亮
3 篇 周卫东
3 篇 cheng shuiying
3 篇 yuan zhu
3 篇 姜礼平
3 篇 袁铸
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2 篇 liu meng-meng
2 篇 程咏梅
2 篇 阎保定

语言

133 篇 中文

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基于无源时差定位的机动目标跟踪算法的研究

基于无源时差定位的机动目标跟踪算法的研究

引用

作者：刘霞贵州大学

学位级别：硕士

随着电子科学技术的不断发展,对目标跟踪的需求也不断的增加。目标跟踪技术已经普遍应用于军事领域和民用领域,无源定位与跟踪具有隐蔽性好等优点得到广泛的研究和关注,TDOA是一种常见的无源定位技术,由于其拥有定位精度高,组网能力强,... 详细信息

随着电子科学技术的不断发展,对目标跟踪的需求也不断的增加。目标跟踪技术已经普遍应用于军事领域和民用领域,无源定位与跟踪具有隐蔽性好等优点得到广泛的研究和关注,TDOA是一种常见的无源定位技术,由于其拥有定位精度高,组网能力强,抗打击能力强等优点,目前已得到了广泛的应用。本文将无源时差定位技术与机动目标跟踪算法相结合,研究了基于无源时差定位的机动目标跟踪问题。在无源时差定位跟踪系统中,由于系统方程是非线性的,因此该跟踪算法主要解决非线性滤波问题,已有交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)应用其中,且IMM-UKF跟踪精度较高。但实际上目标会受到非常复杂的非高斯噪声干扰,上述两种算法无法解决非高斯噪声干扰。针对上述问题,本文将交互式多模型粒子滤波应用于基于无源时差定位的机动目标跟踪中,并通过MATLAB仿真试验比较,验证了交互式多模型粒子滤波(IMMPF)的优越性。所用模型个数越多,交互式多模型(IMM)算法的跟踪性能越优越。但是,当模型个数过多时,跟踪的精度也会因为过多不必要模型之间的过度竞争而下降。针对这个问题,论文进一步改进交互式多模型算法,给出了基于扩展维特比算法的模块化交互式多模型算法(Modular Interacting Multiple Model Based on Extended Viterbi Algorithm,即MIMMEV),有效地解决了上述问题,对雷达机动目标定位跟踪问题具有一定的实际应用价值。

关键词：无源定位时差机动目标跟踪交互式多模型算法粒子滤波扩展Viterbi

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目标跟踪滤波方法研究

目标跟踪滤波方法研究

引用

作者：刘瑞腾西安电子科技大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术在军事和民用领域有着广泛的应用,如远程预警、战场监视、民航交通等。目标跟踪技术是利用传感器获得被跟踪目标的相关信息,并通过相关滤波算法对目标下一时刻的运动状态进行预测和对当前运动状态进行估计的一门技术。随着... 详细信息

目标跟踪技术在军事和民用领域有着广泛的应用,如远程预警、战场监视、民航交通等。目标跟踪技术是利用传感器获得被跟踪目标的相关信息,并通过相关滤波算法对目标下一时刻的运动状态进行预测和对当前运动状态进行估计的一门技术。随着目标所在环境的日益复杂,如在信息化战争中的存在的人为干扰因素,使得目标跟踪技术也在不断发展和更新以便实现对目标的精确跟踪,其中机动目标跟踪问题是当前的一个研究热点。本文主要工作如下:本文首先分析了目标跟踪的基本原理,其中介绍了常用的参数估计方法,最小二乘法和最小均方误差估计法,之后介绍了目标跟踪中的一些基本概念,如相关波门、航迹起始、数据关联等,并对航迹起始相关算法做了仿真和分析。之后详细地介绍了线性滤波方法中的卡尔曼滤波算法,分析了该算法的系统模型、滤波模型、初始化问题等,并对卡尔曼滤波算法做了仿真和分析。实际上,传感器量测与目标运动状态之间存在非线性关系,当这种非线性关系可用低阶近似时,扩展卡尔曼滤波器可以获得较好的跟踪性能,而当非线性较严重时,必须采用非线性滤波算法。因此介绍了非线性滤波算法,主要包括扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。其次研究了数据互联问题,目标所在环境存在着杂波和人为干扰,数据的正确互联是对目标实现精确跟踪的前提条件,本文主要介绍了概率数据互联算法(PDA)和联合概率数据互联算法(JPDA),其中联合概率数据互联算法(JPDA)是适用于多目标的数据互联问题,并对这两种算法做了相关的仿真和分析。由于JPDA的运算量较大,不适合应用于工程实践中,之后简单介绍了经验JPDA算法,该算法是对JPDA算法的简化,使得运算效率进一步提高。最后研究和分析了机动目标跟踪问题,机动目标跟踪是当前目标跟踪研究的一大热点,常见的机动目标跟踪算法包括有机动检测和无机动检测算法,本文主要介绍了无机动检测算法中的交互式多模型算法(IMM),包括该算法工作原理,并对其做了相应的仿真和分析。由于交互式多模型算法只能应用于单目标跟踪问题,所以作者结合第三章中多目标跟踪算法中的联合概率数据互联算法(JPDA)和交互式多模型算法(IMM)实现对多个机动目标同时跟踪,并做了相关仿真和分析。

关键词：卡尔曼滤波概率数据互联算法联合概率数据互联算法交互式多模型算法

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基于机器学习的机动目标检测与跟踪算法研究

基于机器学习的机动目标检测与跟踪算法研究

引用

作者：余波南京理工大学

学位级别：硕士

近些年来,由于战争和商业需要,无人机目标在军用和民用领域得到空前的发展。越来越多和无人机相关的军事、民事活动兴起。无论是情报侦查还是鸟瞰拍摄,无人机在其中都发挥着不可或缺的作用,但是随之带来的是干扰航行、运毒贩毒与无人机... 详细信息

近些年来,由于战争和商业需要,无人机目标在军用和民用领域得到空前的发展。越来越多和无人机相关的军事、民事活动兴起。无论是情报侦查还是鸟瞰拍摄,无人机在其中都发挥着不可或缺的作用,但是随之带来的是干扰航行、运毒贩毒与无人机袭击等危害人员生命安全问题。正因如此,针对无人机探测与跟踪技术的相关研究以及发展显得至关重要。而无人机属于机动目标,并且时常以集群式出现,这对传统的目标检测与跟踪技术提出了更高的要求。如何提升目标检测与跟踪算法的性能一直是研究人员密切关注的问题。本文主要对目标检测与跟踪技术进行研究,论文主要研究工作简要概括如下:1、针对传统目标检测算法在低信噪比下性能不佳的问题,本文提出了一种基于孪生支持向量机的无人机目标检测方法。利用仿真软件对雷达探测到的无人机回波数据进行仿真建模,得到不同信噪比下的回波数据。在此基础上,对回波数据进行预处理形成无人机目标检测数据集,并使用数据集对检测方法进行训练与测试。然后引入恒虚警检测算法和支持向量机算法进行性能对比分析。实验结果表明,相较于CFAR算法而言该方法不仅在高信噪比下能够保持优越的检测性能,虚警率降低了61.6%,与此同时在低信噪比下也能实现精准目标检测,虚警率降低了37.0%,缓解了传统检测方法在低信噪比时的检测精度下降的问题。2、针对传统跟踪算法在目标发生阶跃机动时性能下降的问题,本文提出了基于反向传播神经网络的改进交互式多模型算法,并在此基础上引入支持向量回归网络对改进算法进一步提升。首先利用仿真软件对雷达探测到无人机的状态数据进行仿真建模,对状态数据进行预处理形成无人机目标跟踪数据集。然后使用数据集对两种改进跟踪方法进行训练与测试。最后引入当前统计模型算法和交互式多模型算法进行性能对比分析。实验结果表明,该方法不仅在常规情况下能够保持优越的跟踪性能,较于IMM算法而言在位置平均误差、速度平均误差和加速度平均误差分别降低1.94%、15.98%和25.57%。与此同时在目标发生阶跃机动时也能实现精准目标跟踪,以上误差参数分别降低66.92%、59.00%和42.32%,缓解了传统跟踪方法在目标发生阶跃机动时的跟踪精度下降的问题。

关键词：雷达目标检测雷达目标跟踪机器学习神经网络恒虚警检测交互式多模型算法

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仓储AGV组合定位方法研究

仓储AGV组合定位方法研究

引用

作者：李培森济南大学

学位级别：硕士

随着工业4.0时代的到来,各国都在加紧布局智能工厂、智能城市、智能物流等。作为实现智能物流的关键,仓储自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)的定位问题逐渐成为该领域的研究热点。因此如何削弱复杂仓储环境对定位信息的影响... 详细信息

随着工业4.0时代的到来,各国都在加紧布局智能工厂、智能城市、智能物流等。作为实现智能物流的关键,仓储自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)的定位问题逐渐成为该领域的研究热点。因此如何削弱复杂仓储环境对定位信息的影响,具有重要的科学理论意义和实际应用价值。针对复杂的仓储环境,本文首先分析了几种常见室内定位技术的优缺点,通过分析可以发现,单一定位技术都会存在一些缺点,难以满足AGV的定位需求。为了提高定位精度,本文提出了惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)/超宽带(Ultra Wide Band,UWB)/地标组合定位方法,充分发挥三种定位技术的优势,弥补各种定位技术的不足。与此同时,构建了面向仓储环境的INS/UWB/地标组合定位实验平台,为验证本文所提出的算法性能奠定基础。在INS/UWB/地标组合定位方法中,当无地标信息时,利用数据融合滤波器对INS和UWB的定位信息进行融合,得到当前时刻最优的位置估计;当有地标信息时,利用数据融合滤波器对INS和地标数据进行融合,得到当前时刻最优的位置估计,有效的提高了定位精度。基于INS/UWB/地标组合定位系统,为了克服视距(Line-of-Sight,LOS)/非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)混合环境对组合定位系统的影响,本文提出基于交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法的松、紧组合算法。对于松组合定位算法,当无地标信息时,将INS与UWB测量的AGV位置的差作为观测向量,通过卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)进行数据融合,并对INS测量得到的AGV位置进行校正;当有地标信息时,观测向量为INS与地标测量的AGV位置差值,通过KF进行数据融合,并对INS测量得到的AGV位置进行校正。对于紧组合定位算法,当无地标信息时,将INS和UWB测量得到的AGV与参考节点的距离差作为观测向量,通过扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)进行数据融合,并对INS测量得到的AGV位置进行校正;当有地标信息时,观测向量为INS与地标测量的AGV位置差值,通过KF进行数据融合,同样对INS测量得到的AGV位置进行校正。实验结果显示,IMM算法能有效的削弱LOS/NLOS混合环境误差,松组合定位策略具有容错率高,易实现的优点,并且定位精度高于单一定位技术。紧组合则是利用各个传感器的原始数据,具有较高定位精度的优点,因此定位精度高于松组合。

关键词：自动导引运输车组合定位数据融合交互式多模型算法视距/非视距

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机载预警系统多目标跟踪技术研究

机载预警系统多目标跟踪技术研究

引用

作者：李彤西北工业大学

学位级别：硕士

该论文主要内容如下:1.首先对机载预警系统多目标跟踪进行了概述,简单介绍了机载预警系统多目标跟踪的基本方法和国内外在该领域的研究现状;2.针对机载预警系统的特点,对不同坐标系进行了比较系统深入的研究;3.由于目标俯仰方向量测精... 详细信息

该论文主要内容如下:1.首先对机载预警系统多目标跟踪进行了概述,简单介绍了机载预警系统多目标跟踪的基本方法和国内外在该领域的研究现状;2.针对机载预警系统的特点,对不同坐标系进行了比较系统深入的研究;3.由于目标俯仰方向量测精度较差,对是否保留俯仰通道的量测进行了研究;4.针对机载预警系统多目标跟踪实时性能要求高的特点,对传统的交互式多模型算法进行了研究.提出了一种常增益交互式多模型算法,采用α-β/α-β-γ作为滤波器;5.在以上工作的基础上结合概率数据关联理论对相控阵雷达波束指向控制问题进行了研究.着重研究了基于自适应采样周期的航迹自动起始方法;6.对目标群跟踪进行了研究,提出了扩展群和扩展群跟踪的概念,并在跟踪中强调对领航目标的跟踪和管理,给出了完整的目标群跟踪算法流程图;该论文仿真程序采用C语言编制,并给出了仿真图表及结果.

关键词：机载预警系统多目标跟踪交互式多模型算法滤波器仿真程序

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一种机动目标跟踪滤波算法及其应用研究

一种机动目标跟踪滤波算法及其应用研究

引用

作者：武必胜南京理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪在在军事和民用领域,譬如空防和空中交通管制中,都有着广泛的应用,而随着现代航空航天技术的飞速发展,各种飞行器的航行速度和机动性能越来越高,对目标跟踪也提出越来越高的要求。运动目标的机动会使跟踪系统的性能下降,由于机... 详细信息

目标跟踪在在军事和民用领域,譬如空防和空中交通管制中,都有着广泛的应用,而随着现代航空航天技术的飞速发展,各种飞行器的航行速度和机动性能越来越高,对目标跟踪也提出越来越高的要求。运动目标的机动会使跟踪系统的性能下降,由于机动是随机出现的,并且机动模式也是复杂和多样的,因此对机动目标进行跟踪一直是一个具有挑战性的问题,在理论和实践两方面都有较高的技术难度。本文首先介绍了目标跟踪的相关应用,回顾了目标跟踪问题的发展,并介绍了该领域的研究现状,对交互式多模型(IMM)算法及其改进算法的研究情况进行了重点介绍。研究了用于跟踪机动目标的算法,主要内容包括以下方面:详细介绍了几种现在广泛应用的机动运动模型,分析了这些模型的过程方程及各种参数,包括匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA)模型、Singer模型、“当前”统计模型和二级滤波模型。重点讨论了两种典型的自适应滤波:检测自适应滤波算法和交互式多模型(IMM)算法;详细介绍了这两类算法的原理及步骤,提出了具体的实现方法,并对卡尔曼滤波、机动检测和IMM算法作了深入研究。把机动检测引入IMM算法中,提出了一种带检测的交互式多模型算法,即模型可变的IMM算法,并通过算法仿真和其他算法的性能作了对比,结果表明改进的算法具有良好的跟踪性能,是一种可行的算法。最后对论文作了总结,并对未来的研究方向和发展趋势作了展望和建议。

关键词：目标跟踪自适应滤波机动检测交互式多模型算法

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基于视觉伺服的室内移动机器人实时定位与跟踪

基于视觉伺服的室内移动机器人实时定位与跟踪

引用

作者：柯佳颖华南理工大学

学位级别：硕士

室内移动机器人可以帮助人们从事各行业中繁重或者危险的工作,对提高人们的生活质量和提供工作安全保障有着重大作用,也是国家科技发展战略中重要的一环。由于室内场景的复杂性,室内的移动机器人往往比其他类型的机器人需要更大的灵活... 详细信息

室内移动机器人可以帮助人们从事各行业中繁重或者危险的工作,对提高人们的生活质量和提供工作安全保障有着重大作用,也是国家科技发展战略中重要的一环。由于室内场景的复杂性,室内的移动机器人往往比其他类型的机器人需要更大的灵活性和机动性。对室内移动机器人而言,定位技术是保证它运动作业的前提,也是跟踪作业的基础,且因为场景的复杂度高,往往需要更高精度的定位信息。本文主要研究对室内移动机器人的实时定位与滤波跟踪算法,以实现对单目标机器人不同运动模式下的高精度定位与跟踪,并且在仿真平台和实验平台分别进行数值仿真和实验验证。主要的工作内容如下: 构建了一个室内移动机器人定位系统的实验平台。搭建了轨道机器人系统作为执行定位与跟踪算法的平台,该系统由轨道机器人模组和两台计算机组成,其中一台计算机负责轨道机器人模组的运动控制,另一台负责图像处理。目标移动机器人是由实验室自主搭建的差速轮式机器人。设计了基于视觉伺服的三维定位算法。利用轨道机器人模组上的传感器,设计了基于几何关系的三维定位算法,并利用奇异值分解对该最小二乘问题进行求解。设计基于图像处理的反馈控制瞄准算法,包括图像处理算法和反馈控制算法,以实现对目标的三维动态定位。本算法摆脱了传统视觉定位算法中对相机摆放位置的限制,降低了视觉定位算法的复杂度,并在实验平台上验证了该算法的有效性。设计了渐消自适应无迹卡尔曼滤波算法,提高定位系统对非机动目标的定位与跟踪精度。通过改进Sage-Husa自适应滤波算法,自适应修正测量噪声的协方差;引入渐消因子,自适应地调节预测状态协方差矩阵,从而提高滤波精度和收敛速度。通过仿真和实验平台进行验证。设计了自适应的交互式多模型算法,提高定位系统对机动目标的定位与跟踪精度。利用交互式多模型算法中的模型混合概率和模型概率两种后验信息,针对马尔可夫状态概率转移矩阵设计了自适应修正算法,让其更准确的反映目标实时的运动规律,从而提高模型切换速度和跟踪精度。通过仿真和实验验证对结果进行分析。

关键词：室内定位视觉伺服移动机器人无迹卡尔曼滤波交互式多模型算法

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粒子滤波算法研究及其在机动目标跟踪中的应用

粒子滤波算法研究及其在机动目标跟踪中的应用

引用

作者：沈振电子科技大学

学位级别：硕士

机动目标跟踪在军事、民用上日益显著的应用使得该课题在近年来得到了深入的研究和飞跃的发展。跟踪除去其他因素就是单纯的滤波预测问题。本论文从粒子滤波算法出发，在研究该算法的机理上改进了常规粒子滤波的重要性密度函数选择方法... 详细信息

机动目标跟踪在军事、民用上日益显著的应用使得该课题在近年来得到了深入的研究和飞跃的发展。跟踪除去其他因素就是单纯的滤波预测问题。本论文从粒子滤波算法出发，在研究该算法的机理上改进了常规粒子滤波的重要性密度函数选择方法和重采样方法并以此来解决机动目标跟踪问题，解决目标发生机动时的跟踪滤波问题。本文首先详细介绍了粒子滤波基本原理，通过与卡尔曼滤波和其他滤波估值技术的对比验证指出了粒子滤波在机动目标跟踪中的优越性。其次分析了粒子滤波重要性密度采样技术。考虑到粒子的先验信息很难确定而导致粒子滤波初始阶段滤波效果不理想的问题，提出了基于卡尔曼估计修正的新型粒子滤波算法。算法在滤波初始阶段采用卡尔曼滤波的状态估计与误差估计重构重要性密度函数，利用重新采样的粒子估计目标状态。对各算法做了大量仿真工作，结果表明基于重要性密度采样技术改进的新算法很好的解决了初值不稳的问题。再者分析了在跟踪强机动目标时，连续的机动会影响重采样过程中对有效粒子权值的选择，导致能正确表征目标状态的粒子权值变小，甚至被抛弃，而没有贡献的粒子权值无限增大。为了解决该问题本文从重采样技术出发，提出了基于遗传算法优化的新型粒子滤波算法。算法在重采样之前对粒子作保留与复活处理，在机动发生时增加粒子多样性。通过建立的机动目标运动场景，对提出算法做了仿真工作，结果表明在滤波精度上相对扩展卡尔曼粒子滤波算法提高了13.4%。最后鉴于交互式多模型在机动目标跟踪中的优越性—它能够及时准确的辨识机动参数，且多个模型可以更客观准确的描述运动模型，结合本文提出的改进粒子滤波算法在滤波精度上的优势共同对机动运动目标进行跟踪，以期得到更好的跟踪滤波效果。通过仿真实验表明，改进算法的实时性虽不高，但在滤波精度上还是相较于基本交互式多模型算法提高了17.5%。

关键词：机动目标跟踪状态估计卡尔曼滤波粒子滤波交互式多模型算法

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跟踪机动目标的多模型滤波算法研究与应用

跟踪机动目标的多模型滤波算法研究与应用

引用

作者：唐佳哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着现代化武器的高速发展,目标机动方式复杂多样,对机动目标的跟踪变得越来越困难。目标跟踪是利用传感器获得目标的测量信息并对目标的运动状态进行精确估计的技术。近年来传感器技术和信息技术发展迅速,尤其是在现代控制理论方面的... 详细信息

随着现代化武器的高速发展,目标机动方式复杂多样,对机动目标的跟踪变得越来越困难。目标跟踪是利用传感器获得目标的测量信息并对目标的运动状态进行精确估计的技术。近年来传感器技术和信息技术发展迅速,尤其是在现代控制理论方面的不断完善,各种新型的理论在目标跟踪领域得到了应用,使得目标跟踪技术有了长足的进步。本文主要研究当目标发生“蛇形”机动时对目标的跟踪滤波,考虑到目标发生机动时其运动模型将会发生变化,采用单一模型对其进行跟踪滤波将会产生很大的误差,通过综合考虑,采用交互式多模型滤波算法对进行“蛇形”机动的目标进行跟踪滤波是效费比最高的方式,通过对交互式多模型滤波算法进行改进,提高算法的跟踪精度。本文首先对机动目标的数学建模问题进行了相关介绍。针对目标机动形式的复杂多样性,本文介绍了目标跟踪的简单运动模型,如:匀速模型、匀加速模型、匀速转弯模型等。之后介绍了针对目标机动的复杂运动模型,如:Singer模型、“当前”统计模型、“急动”模型等。并对“蛇形”机动目标建立了数学模型。然后,本文对多种不同形式的滤波算法进行了简单的介绍,从最基本的最小二乘估计到卡尔曼滤波算法以及卡尔曼滤波算法的各种扩展形式,通过这些知识为后文滤波方法的选择做了铺垫。最后,本文采用交互式多模型滤波算法用Matlab软件进行编程对目标做蛇形机动的情形进行了跟踪滤波的仿真分析,并针对交互式多模型滤波算法的缺陷,结合模糊控制理论对交互式多模型滤波算法进行了改进。本文针对交互式多模型滤波算法的改进主要是基于模型概率的转移问题进行的,通过与模糊控制理论的融合应用,结合交互式多模型滤波算法的不足与跟踪滤波的经验设计了相应的基于模糊逻辑的模型概率更新模块,加快了交互式多模型滤波算法的概率转移速率,提高了滤波算法估计误差的收敛速率和跟踪精度。

关键词：机动目标跟踪卡尔曼滤波交互式多模型算法模糊逻辑

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多目标快速跟踪数据关联算法研究

多目标快速跟踪数据关联算法研究

引用

作者：朱嘉颖哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着雷达技术的不断发展,雷达目标探测和跟踪系统在我国国防事业中扮演着愈发重要的角色,需快速准确地捕捉到侦察区域内的所有可疑目标位置并对其进行实时跟踪。在复杂电磁环境下,空间中充满各种杂波甚至干扰信号,这对目标跟踪技术提出... 详细信息

随着雷达技术的不断发展,雷达目标探测和跟踪系统在我国国防事业中扮演着愈发重要的角色,需快速准确地捕捉到侦察区域内的所有可疑目标位置并对其进行实时跟踪。在复杂电磁环境下,空间中充满各种杂波甚至干扰信号,这对目标跟踪技术提出了更高的要求,特别是对数据关联过程带来极大挑战。本文对多目标实时跟踪过程进行深入研究,主要研究内容概括如下:首先,对目标跟踪系统中常用的适用于机动目标跟踪的非线性卡尔曼滤波理论进行研究,针对由于量测误差较大而导致目标跟踪收敛速度慢的问题,提出一种卡尔曼滤波初值选取方案,对三点法求得超出范围的目标初始速度和加速度进行修正,再以修正值为新的初值进行滤波,这一过程称为投影修正法。对比传统初值估计方法,并结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波算法进行仿真验证。仿真结果显示,应用投影修正法估计初值可明显提高滤波初期收敛速度且滤波精度不下降。此外,研究还发现,在同等条件下,选用零值修正能得到更好的收敛效果。其次,进一步研究实现对多个进行近距离小角度交叉机动目标的实时跟踪。对传统数据关联算法与现有特征辅助数据关联算法进行介绍和分析,并结合模糊数学的思想,提出一种基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联新方法。对有争议的公共量测所属性进行模糊分配,并利用公共量测分配概率对利用概率数据关联算法求得的目标与量测间关联概率进行修正,再结合卡尔曼滤波算法进行跟踪。经仿真验证,采用本方法能获得更高的关联准确性,且算法实时性较强,更符合工程实践需求。最后,研究利用交互式多模型目标跟踪算法对多个做近距离复杂机动的目标进行跟踪。分别结合多种模型建立多个目标跟踪滤波器,在各采样时刻,将上一时刻各滤波器估计进行混合交互后,再生成各模型新的初始条件。基于重初始化的结果,结合数据关联算法利用各个滤波器分别进行卡尔曼滤波估计并更新各模型概率,对各滤波器估计值进行融合以得到该时刻的综合滤波状态向量。仿真结果表明,基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联算法对目标与量测的关联准确度最高,结合该算法进行交互式多模型目标跟踪,可大幅提高跟踪系统的整体稳定性。

关键词：机动目标跟踪初值估计数据关联交互式多模型算法

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