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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
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机构

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4 篇 杭州电子科技大学
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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
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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

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133 篇 中文

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排序：

机载激光通信终端的多模型跟踪算法研究

机载激光通信终端的多模型跟踪算法研究

引用

作者：郭靖重庆理工大学

学位级别：硕士

机载激光通信终端的跟踪问题一直是空间激光通信领域的重点和难点。机载平台一般指搭载在飞机、无人机、高空汽球、高空飞艇和临近空间平台这类在空间进行运动的平台,这类平台机动性强、速度快、运动轨迹难以预测。因此在机载激光通信中... 详细信息

机载激光通信终端的跟踪问题一直是空间激光通信领域的重点和难点。机载平台一般指搭载在飞机、无人机、高空汽球、高空飞艇和临近空间平台这类在空间进行运动的平台,这类平台机动性强、速度快、运动轨迹难以预测。因此在机载激光通信中,对机载通信终端的精确跟踪是一个非常关键的环节,跟踪的精度直接关系到机载激光通信的成败。多模型(Multiple Model,MM)算法在机载平台的跟踪中是一种很好的跟踪算法,本文的主要工作就是对多模型算法在机载激光通信终端的跟踪过程中的性能进行研究,通过对改进前后的多模型算法的跟踪性能进行仿真分析,并通过一套模拟演示实验系统对改进后的多模型算法进行验证。实验结果表明,多模型算法跟踪性能的好坏取决于其使用的模型集,模型越精确、模型集越丰富,跟踪效果就越好。首先,本文介绍了机载激光通信终端多模型跟踪算法的相关研究背景,进而在分析机载激光通信和多模型算法的国内外发展现状的基础上,对机载激光通信PAT(Pointing、Acquisition and Tracking)系统的组成和工作原理进行了分析,同时对机载激光通信中的跟踪误差进行了分析。其次,详细介绍了机载激光通信终端的相关跟踪理论,对数据预处理、卡尔曼滤波和粒子滤波、跟踪模型进行了详细的理论分析。接着对多模型算法的基本原理和基本步骤进行了介绍并进行了算法分析,同时对基于CV/CA模型的多模型算法进行了仿真分析,发现当机载激光通信平台处于强非线性状态时(左/右转弯),CV/CA模型会引起较大跟踪误差。最后,在前文理论分析和仿真的基础上提出对多模型算法进行改进,引入了适合高速高机动目标跟踪的“当前”统计模型(CS模型)和协调转弯模型(CT模型)并进行了仿真分析,同时利用机载激光通信平台的运动轨迹模拟系统对改进后的算法进行实际验证。实验结果表明,多模型算法能否有效降低跟踪误差、提高跟踪精度取决于算法使用的模型集,各个模型越能准确描述目标的运动状态且模型集越丰富,跟踪效果就越好。

关键词：机载平台交互式多模型算法模型集卡尔曼滤波模拟实验系统

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基于双目视觉的机动目标跟踪方法研究

基于双目视觉的机动目标跟踪方法研究

引用

作者：杨丽娜河南科技大学

学位级别：硕士

机动目标跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究课题,在机器人导航、航空航天、生产过程控制、医学研究、智能监控以及军事侦察等方面有着广泛的应用。所谓机动目标跟踪是指从包含运动目标的序列图像中检测识别出运动目标,计算出目标的... 详细信息

机动目标跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究课题,在机器人导航、航空航天、生产过程控制、医学研究、智能监控以及军事侦察等方面有着广泛的应用。所谓机动目标跟踪是指从包含运动目标的序列图像中检测识别出运动目标,计算出目标的位移、速度和加速度等信息,然后使用合适的算法预测和跟踪运动目标。但是,目前较为成熟的机动目标跟踪技术大多是单目视觉模式,限制了机动目标跟踪技术在三维场景中的应用。因此,本文选择研究基于双目计算机视觉的运动目标跟踪技术。本文首先利用立体视觉技术将目标视差图和背景视差图进行差分,准确检测和提取出了场景中的运动目标。该方法有效地克服了运动检测中阴影的影响,效果明显优于传统的背景差分算法。接着对机动目标预测与跟踪算法进行了研究分析,重点讨论了最常用的交互式多模型算法以及基于颜色直方图的CamShift(ContinuousAdaptiveMeanshift)跟踪算法。首先对基于全面自适应滤波思想的交互式多模型(IMM)算法进行了深入研究,并进行了仿真实验,证明了含有机动目标“当前”统计模型的IMM算法比基本IMM算法更适合于机动目标跟踪。接着对基于颜色直方图的CamShift跟踪算法的优缺点进行了分析,在此基础上将IMM算法与CamShift跟踪算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪算法,命名为CamShiftIMM算法。新算法实现了目标的快速准确跟踪,并在一定程度上解决了简单遮挡问题。最后,在本文构建的双目视觉系统下分别应用CamShift算法和CamShiftIMM算法对一般运动、随机机动和短时间遮挡等情况下的运动物体进行了跟踪实验。实验结果证明,本文提出的新算法不仅能够跟踪一般运动目标,而且能够快速有效地跟踪机动目标;不仅能够跟踪慢机动目标,而且对于未知运动规律的机动目标同样有效,具有较强的鲁棒性和实时性。

关键词：机动目标跟踪背景差分交互式多模型算法 CamShift算法

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结合时序神经网络的多模型机动目标跟踪算法研究

结合时序神经网络的多模型机动目标跟踪算法研究

引用

作者：朱一鸣杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在机动目标跟踪领域,随着目标机动强度增加和机动频率上升,单模型跟踪算法会因为模型失配而出现跟踪精度下降的问题。针对这一问题,诸多学者提出多模型跟踪算法。因其具有计算量低、跟踪精度高等优点,多模型机动目标跟踪技术多年来得到... 详细信息

在机动目标跟踪领域,随着目标机动强度增加和机动频率上升,单模型跟踪算法会因为模型失配而出现跟踪精度下降的问题。针对这一问题,诸多学者提出多模型跟踪算法。因其具有计算量低、跟踪精度高等优点,多模型机动目标跟踪技术多年来得到广泛关注和持续研究。尽管多模型机动目标跟踪技术近年来被大量研究,但依然存在一些问题需要解决:1)多模型跟踪算法在目标运动模式切换时鲁棒性下降;2)多模型跟踪算法模型概率估计失真导致融合估计精度下降;3)多模型跟踪算法的转移概率矩阵取值不合适导致算法稳定性下降。针对上述问题,本文以双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short Term Memory,BiLSTM)网络和交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)技术为基础,展开结合时序神经网络的多模型跟踪算法研究,主要工作如下: 1)针对多模型跟踪算法在目标运动模式切换时鲁棒性下降问题,本文提出基于回归的双向长短时记忆网络交互式多模型(Regressed BiLSTM-IMM,RBiLSTM-IMM)算法。该算法首先对IMM算法输出的估计信息进行特征提取,然后将提取的特征作为BiLSTM网络的输入以得到IMM算法估计误差的预测值,最后利用估计误差预测值对IMM估计结果进行修正,得到校正后的滤波结果。仿真结果表明:相比于已有的Deep AMT算法和典型的多模型算法,所提算法能缓解多模型算法在目标运动模式切换时鲁棒性下降的问题,在不同机动强度下都能保持较好的跟踪精度。 2)针对多模型跟踪算法模型概率估计失真导致的融合估计精度下降问题,本文提出基于分类的双向长短时记忆网络交互式多模型(Classified BiLSTMIMM,CBiLSTM-IMM)算法。该算法首先对IMM算法输出的估计信息进行特征提取,其次将提取的特征作为BiLSTM网络的输入,输出由该网络估计的模型概率,然后将网络估计的模型概率与IMM算法的模型概率相结合得到校正后的模型概率,最后进行状态估计融合。仿真结果表明:相比于未对模型概率校正的多模型算法,所提算法能提高对真实运动模型的匹配概率,获得更高的估计精度。 3)在工作2的基础上,针对多模型跟踪算法转移概率矩阵取值不合适导致的算法稳定性下降问题,提出基于模型概率差值的自适应转移概率矩阵交互式多模型(Model Probability Difference Adaptive Transition Probability Matrix IMM,MPD-ATPM-IMM)算法。该算法首先利用CBiLSTM-IMM得到相继时刻的模型概率差值,然后将求解的差值代入构建的转移概率校正函数,并利用校正函数对转移概率矩阵进行校正,最后进行状态估计融合。仿真结果表明:相比于传统的自适应转移概率矩阵交互式多模型(Adaptive Transition Probability Matrix IMM,ATPM-IMM)算法和未对转移概率矩阵校正的多模型算法,所提算法在跟踪精度和真实运动模型匹配概率两方面都得到了提升。

关键词：机动目标跟踪交互式多模型算法双向长短时记忆网络模型概率校正自适应转移概率矩阵

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多传感器信息融合目标跟踪算法研究

多传感器信息融合目标跟踪算法研究

引用

作者：赵慧华南理工大学

学位级别：硕士

多传感器信息融合技术是一门新兴的交叉学科，是将多源信息进行综合处理，以获得比单一传感器更优的性能。多传感器信息融合系统已广泛应用到军事和诸多民用领域，其在目标跟踪领域的典型应用是多传感器目标跟踪技术，该应用已成为当今... 详细信息

多传感器信息融合技术是一门新兴的交叉学科，是将多源信息进行综合处理，以获得比单一传感器更优的性能。多传感器信息融合系统已广泛应用到军事和诸多民用领域，其在目标跟踪领域的典型应用是多传感器目标跟踪技术，该应用已成为当今科学研究的热点之一。论文首先系统地介绍了信息融合的理论基础、研究意义、发展现状，并讨论了信息融合的功能模型、结构模型等。其次研究讨论了多传感器目标跟踪中基本原理、目标模型的建立、跟踪门的形成、数据关联技术、跟踪起始与终结等关键技术。本文重点研究了目标跟踪中用于处理各种线性和非线性模型的最优及各次优滤波算法，包括卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波和粒子滤波算法。目前大部分的研究都是对单目标跟踪进行滤波估计，本文不仅使用不同滤波算法对单目标的线性或非线性非高斯状态进行跟踪预测，而且对多个目标的运动状态进行（强）机动以及轨迹交叉等设置，然后采用不同的滤波算法对多目标的运动状态进行滤波估计，通过蒙特卡洛仿真验证了这些滤波算法能够提高目标的跟踪精度，并且分析比较了这几个算法的优缺点及适用场景。目标运动形式的复杂性以及环境干扰使得目标运动模型表现出多样性，为了解决此问题，研究分析了交互式多模型算法，并且结合Bar-Shalom提出的概率数据互联算法，将其引入到多传感器系统中提出了多传感器交互式多模型—概率数据互联算法，通过仿真验证了该算法对强机动运动目标具有较好的跟踪效果，提高了目标跟踪精度。最后总结了本论文的研究工作，并展望今后工作的研究方向。

关键词：信息融合目标跟踪滤波算法交互式多模型算法联合概率数据互联

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粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

引用

作者：孙翌晨南京理工大学

学位级别：硕士

滤波算法是目标跟踪领域的重要一环，粒子滤波在非线性、非高斯系统条件下的良好适应性，使其成为滤波技术的研究热点。\n 本文以目标跟踪为主要背景，从重要密度函数选取和重采样环节对粒子滤波算法做了深入研究，主要工作如下:\n ... 详细信息

滤波算法是目标跟踪领域的重要一环，粒子滤波在非线性、非高斯系统条件下的良好适应性，使其成为滤波技术的研究热点。\n 本文以目标跟踪为主要背景，从重要密度函数选取和重采样环节对粒子滤波算法做了深入研究，主要工作如下:\n 首先，对目标跟踪的理论基础及滤波理论的发展过程作了介绍。详细分析了经典卡尔曼滤波理论及粒子滤波理论。通过仿真验证了粒子滤波算法的性能优势及存在的一些问题。\n 其次，从重要性密度函数的选取方面对粒子滤波进行了分析与改进。针对常规重要性密度函数选取存在的问题，利用修正协方差扩展卡尔曼滤波构建重要性密度函数。仿真结果表明改进算法有效缓解了粒子的退化问题，提高了采样精度。\n 再次，对粒子滤波的重采样环节进行了分析与改进。针对常规重采样算法造成粒子多样性匮乏和增大计算量的问题，提出了基于优化遗传算法的粒子滤波算法。该算法包含选择，竞争、交叉，变异等智能行为，并用其代替重采样环节。仿真结果表明，新算法有效提高了滤波精度，降低了计算量。\n 最后，结合新算法，对交互式多模型算法进行了研究与仿真。详细分析了交互式多模型及其在机动目标跟踪中的优越性，并将优化的遗传粒子滤波算法与之结合。仿真实验表明，相较于基本交互式多模型算法，改进方法在滤波精度和实时性上有所提高。

关键词：目标跟踪卡尔曼滤波粒子滤波算法交互式多模型算法

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考虑大气层外拦截器弹体振动的目标视线转率估计算法

考虑大气层外拦截器弹体振动的目标视线转率估计算法

引用

作者：郝道亮国防科学技术大学

学位级别：硕士

视线转率直接关系到大气层外拦截器的末制导精度,对于采用比例导引进行制导控制的拦截器而言至关重要。论文针对弹体振动情况下的目标视线转率估计问题,对弹体弹性振动、惯性视线重构策略、目标视线转率估计算法进行了研究,主要研究成... 详细信息

视线转率直接关系到大气层外拦截器的末制导精度,对于采用比例导引进行制导控制的拦截器而言至关重要。论文针对弹体振动情况下的目标视线转率估计问题,对弹体弹性振动、惯性视线重构策略、目标视线转率估计算法进行了研究,主要研究成果如下:研究了弹体弹性振动的建模方法。1)根据大气层外拦截器的弹体结构,对其进行合理简化,建立了相应的有限元模型,并进行网格划分;2)基于弹体有限元模型进行了模态分析和瞬态响应分析,计算了弹体在直接侧向力冲击下的振动响应数据;3)基于有限元模型进行频域响应分析,建立了弹体振动的传递函数模型,并在时域验证了其有效性。研究了捷联导引头惯性视线重构策略。1)基于坐标变换给出了体视线角和惯性视线角之间的非线性映射关系;2)在考虑弹体弹性振动的情况下,研究了捷联导引头安装位置弹体姿态信息实时更新策略;3)利用弹体姿态信息,基于体视线和惯性视线的映射关系构造了惯性视线角、视线转率的解算方案。研究了目标视线转率的估计方法。1)引入虚拟观测量,建立了虚拟观测方程,研究了虚拟观测量协方差矩阵的计算方法;2)将目标惯性视线随时间变化曲线用分段三次样条函数描述,基于样条滤波研究了目标惯性视线转率估计算法;3)提出了基于交互式多模型算法框架的样条滤波,并分别在目标非机动情况、机动情况下对惯性视线转率进行估计。分析了视线转率估计过程中的主要误差因素。1)结合拦截器弹体瞬态响应分析的结果,分析了弹体振动对惯性视线解算的影响;2)在末制导段体视线角为小量的假设下推导了惯性视线解算过程中误差传播的近似计算公式,并基于Monte-Carlo抽样分析进行验证;3)基于均方误差下界评价视线转率估计算法性能,并分析了影响估值效果的主要因素。论文的研究从捷联导引头直接测得的目标体视线信息出发,根据弹体弹性振动特性,结合样条滤波和交互式多模型算法提出了视线转率的估值策略,具有一定的理论和工程应用价值。

关键词：大气层外拦截器弹体振动捷联导引头视线重构样条滤波交互式多模型算法视线转率估计

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基于蜂窝网络的移动台定位算法研究

基于蜂窝网络的移动台定位算法研究

引用

作者：姜一大连理工大学

学位级别：硕士

蜂窝网无线定位，就是指利用现有的无线通信网络资源，通过估计移动终端与各基站之间的各信号到达时间及到达角度测量值，在网络或者移动终端中借助定位算法，确定移动终端的位置。1996年美国FCC(联邦通信委员会)发布的E-911定位标准引... 详细信息

蜂窝网无线定位，就是指利用现有的无线通信网络资源，通过估计移动终端与各基站之间的各信号到达时间及到达角度测量值，在网络或者移动终端中借助定位算法，确定移动终端的位置。1996年美国FCC(联邦通信委员会)发布的E-911定位标准引发了无线定位技术的研究热潮，无线定位所蕴涵的无穷商业潜力更是成为这项研究的巨大推动力量。目前，3GPP和3GPP2中的各项通信标准都提出了各自的定位解决方案。中国的TD-SCDMA标准也将定位作为一项重要功能。近年来，在定位方面有越来越多的研究及专利成果发表。无线定位的实现主要需要两大模块：基于到达时间、到达角度等定位测量参数的估计及定位算法的实现。首先通过参数估计算法，从接收信号中提取到达时间(差)、到达角度等信息，然后利用相应的定位算法求解移动台的位置。难点在于克服各种信道特性带来的定位参数估计误差，以及根据估计的定位参数求解表征移动台与基站之间几何位置关系的非线性方程。本文对无线定位技术中的关键问题做了系统研究，提出了新的解决方案。在定位算法方面，提出了一种改进的基于卡尔曼滤波的移动台定位方案。该方案将卡尔曼滤波器运用于定位参数估计中，将NLOS误差作为卡尔曼滤波器状态向量的一部分估计出来，进而实现测量值的重构，经过预处理的测量值输入到定位算法中取得了很好的定位效果。另一方面，本文提出了一种改进的基于交互式多模型(IMM)的移动台定位方案。该方案设计了一个含有视距传播(LOS)环境、郊区(Rural)环境、近郊(Suburban)环境和城市(Urban)环境四种模型的模型集来描述移动台可能的运动状态，采用基于卡尔曼滤波的IMM平滑算法来正确估计蜂窝网络中基站(BS)与移动台(MS)之间的距离。经过性能分析与算法比较，本文提出的两种算法均适用于NLOS的复杂环境，定位成功率及精度都有很大提高。本文还研究了定位系统中的定位测量参数估计问题，提出了一种基于内插阵列变换的均匀圆阵DOA估计算法，该算法能正确地分辨两相邻的相干信号源。最后对全文的研究工作进行了总结，并对下一步研究工作做出了展望。

关键词：无线定位卡尔曼滤波交互式多模型算法非视距误差波达方向

来源：评论

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多模型机动目标跟踪算法研究

多模型机动目标跟踪算法研究

引用

作者：姜燕太原理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术在现代军事和民用领域占有十分重要的地位并有着广阔的应用前景,因此关于目标跟踪技术的研究与发展一直受到人们广泛的关注。近年来,众多国内外研究者对此进行了深入的研究并取得了丰硕的成果。在目标跟踪系统中,多模型(Mul... 详细信息

目标跟踪技术在现代军事和民用领域占有十分重要的地位并有着广阔的应用前景,因此关于目标跟踪技术的研究与发展一直受到人们广泛的关注。近年来,众多国内外研究者对此进行了深入的研究并取得了丰硕的成果。在目标跟踪系统中,多模型(Multiple Model, MM)目标跟踪算法由于独有的处理具有结构和参数未知和/或变化以及将复杂问题简化的能力,其研究也是目前目标跟踪研究领域的一个重要方向。根据模型集设置特点以及各模型间有无交互,多模型算法可分为静态多模型算法、交互式多模型算法以及变结构多模型算法。其中,交互式多模型算法由于使用多个不同的运动模型匹配目标不同的运动模式,且各模型之间存在交互,在目标跟踪系统中不仅可以提高跟踪精度,还具有较高的效费比,因此受到较多的关注和重视。近年来各国研究者对交互式多模型算法的研究重点主要集中于对模型、滤波算法以及数据融合技术等方面的改进。同时,随着小波算法、模糊逻辑理论、遗传算法和神经网络等新学科的不断发展与日益成熟,有越来越多的学者将交互式多模型算法与这些新学科结合,使的交互式多模型算法在跟踪精度、实时性等方面得到了很大的提高。本文首先研究了目标跟踪中的卡尔曼滤波算法和常用的机动目标跟踪模型,仿真分析了各模型基于卡尔曼滤波算法的跟踪性能。然后在相同的目标运动环境中对交互式多模型算法的跟踪性能进行仿真,并根据仿真结果与基于卡尔曼滤波算法的单模型跟踪性能进行比较,分析总结了交互式多模型算法相对于单模型跟踪算法的优越性。交互式多模型算法的中的概率更新计算需要具有先验知识的马尔可夫概率转移矩阵,先验知识在机动目标跟踪中很难获得。而且如果先验知识与当前机动目标运动状态不符会引起很大的跟踪误差,甚至导致跟踪丢失。本文针对常规交互式多模型算法的概率更新部分的缺陷提出了一种基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法(GAFNN-IMM)。该算法首先设计了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络,然后将各滤波器输出的残差输入到遗传模糊神经网络中。根据遗传模糊神经网络的自学习和自适应能力得到机动目标状态估计融合及输出交互时各模型对应的匹配概率,代替了交互式多模型算法中的模型概率计算。通过仿真分析比较了基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法与常规交互式多模型算法的跟踪性能,验证了基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法在跟踪精度方面优于常规交互式多模型算法。然后设置了不同的目标运动环境,比较GAFNN-IMM算法在不同的机动目标运动环境里的跟踪误差变化,分析了该算法的跟踪性和适用的目标跟踪环境。

关键词：机动目标跟踪目标跟踪模型交互式多模型算法遗传算法模糊神经网络

来源：评论

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基于交互式多模算法的D-GPS机场场面运动目标跟踪研究

基于交互式多模算法的D-GPS机场场面运动目标跟踪研究

引用

作者：孙寿宇南京航空航天大学

学位级别：硕士

民航机场是民航交通运输的重要组成部分。近年来随着民航业的发展，飞机起降次数的增加，使得机场场面安全与运行效率面临着重大挑战。如何在保证安全的前提下提高民航机场的运营效率成为亟待解决的重要问题。国际民航组织提出的高级场... 详细信息

民航机场是民航交通运输的重要组成部分。近年来随着民航业的发展，飞机起降次数的增加，使得机场场面安全与运行效率面临着重大挑战。如何在保证安全的前提下提高民航机场的运营效率成为亟待解决的重要问题。国际民航组织提出的高级场面运动引导与控制技术(A-SMGCS)为解决此问题提供了指导意见。其中实现高精度的场面监视是实现A-SMGCS系统功能的基础，因此，本文围绕A-SMGCS技术，对基于差分GPS的移动目标的监视进行了理论算法研究。\n 本文主要研究工作及成果如下：\n 1)基于当前统计(CS)模型、匀速运动(CV)模型、协调转弯(CT)模型和匀加速(CA)模型，根据场面运动目标特点，提出了相应的改进模型；分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)等非线性滤波算法的特性，并通过仿真实验确定EKF更适用于本文的跟踪算法中；\n 2)分析GPS的误差及D-GPS的工作原理，结合卫星仿真软件STK对基准站卫星覆盖性能、卫星可见性以及卫星星座DOP值分析，确定几何状态最佳的一组卫星，获取卫星星历LLA数据，并通过墨卡托投影将其转化成笛卡尔坐标系下三维坐标；\n 3)研究D-GPS伪距误差，建立观测方程，结合机场地形信息和目标运动建立目标运动状态方程；采用基于EKF的固定模型集IMM(FSIMM)算法实现目标跟踪，经过仿真实验验证：FSIMM算法相较于单模型算法更能满足跟踪的精度要求；并对该算法进行了实验验证；\n 4)针对复杂运动中，FSIMM由于模型过都而导致精度下降等缺点，将变结构交互式多模型跟踪算法应用于D-GPS目标跟踪中。分别研究了基于扩展维特比IMMEV算法和基于先验地形信息的VSIMM算法。经过仿真验证，变结构多模型算法估计精度优于FSIMM算法，而且VSIMM在模型选择精确度及跟踪精度上均优于IMMEV算法。

关键词：民航机场场面目标跟踪差分GPS STK仿真交互式多模型算法

来源：评论

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基于组网雷达数据融合的目标跟踪技术研究

基于组网雷达数据融合的目标跟踪技术研究

引用

作者：雒梅逸香西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、通信技术和微电子技术的不断发展以及现代战争复杂性的日益提高,使得单雷达无法满足作战系统的需要,各种面向复杂应用背景的组网雷达大量出现,并在现代电子战中得到了广泛的应用。组网雷达与单部雷达相比极大地扩展了... 详细信息

随着计算机技术、通信技术和微电子技术的不断发展以及现代战争复杂性的日益提高,使得单雷达无法满足作战系统的需要,各种面向复杂应用背景的组网雷达大量出现,并在现代电子战中得到了广泛的应用。组网雷达与单部雷达相比极大地扩展了空间和频域上的覆盖面积,并通过数据融合技术增强了雷达的综合探测能力。随着数据融合技术不断革新,组网雷达可以更高效的融合各雷达数据。面对大量数据,人们迫切需要研究更为有效的目标跟踪算法对数据进行处理以满足跟踪系统的实时性与准确性。在此应用背景下,本文以交互式多模型算法为基础,研究了目标航向信息等机动特征,以此来改进交互式多模型算法的状态转移概率矩阵,加快了算法的运行速度,提高了系统跟踪精度。具体研究内容如下:首先,本文分析了组网雷达所面临的主要问题,组网雷达的发展虽然弥补了单雷达探测信息不够充分、探测方向单一等问题,但是又带来了组网雷达配置与部署、网内雷达通信、网内雷达时空配准及数据融合处理等问题。针对融合中心会面临多部雷达探测的大量数据,探讨了融合中心采用分布式、集中式数据融合技术的特性,以及组网雷达针对飞机目标在空间、时间、频率上协同探测时的数据融合问题等,并对集中式组网雷达点迹融合过程进行了逐步研究,尽可能地为后续数据处理增加点迹精度。其次,本文研究了目标跟踪滤波算法。当目标运动方式较为单一时,可以建立匀速机动模型、常加速度模型、Singer模型等使用卡尔曼滤波算法进行滤波。实际工程中,目标的运动状态往往十分复杂,通常是匀速、匀加速、圆周运动、俯冲拉起运动等运动模型的随机组合,甚至会有目标会发生较强机动突然改变运动状态的情况,若继续使用单一模型的算法往往会导致跟踪精度下降,甚至会跟丢目标或产生错误的航迹。为解决此问题,本文以交互式多模型算法为基础,根据点迹数据中的位置、方位等信息计算得到目标瞬时航向、速度、加速度等参数值,并以此优化模型转移函数,在不增加模型运算量的条件下提高算法跟踪精度,将其更有效的应用于工程实践中。最后,本文对仿真的集中式组网雷达点迹数据依次进行点迹融合与目标跟踪,并对比分析多种跟踪滤波算法的处理结果,证明本方法提高了目标跟踪精度,加快了运算速度,达到了本文的预期效果。

关键词：组网雷达数据融合目标跟踪卡尔曼滤波交互式多模型算法

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