检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张一铂电子科技大学

学位级别：硕士

随着科学技术的迅速发展和现代战争战场环境日趋复杂,现代目标的机动性能越来越复杂多变,而人们对跟踪的性能要求则越来越高,因而,使得现代机动目标跟踪技术无论是在军事上还是民用上的都是一个研究热点。在机动目标跟踪领域中,非线性... 详细信息

随着科学技术的迅速发展和现代战争战场环境日趋复杂,现代目标的机动性能越来越复杂多变,而人们对跟踪的性能要求则越来越高,因而,使得现代机动目标跟踪技术无论是在军事上还是民用上的都是一个研究热点。在机动目标跟踪领域中,非线性滤波技术是机动目标跟踪的主要工具,机动目标运动模型的建立是对机动目标实施跟踪的基本要素,而模型的结构性是实施机动目标跟踪的重要手段,因此,本文从以上三个方面对机动目标跟踪技术进行了研究。首先本文介绍了机动目标跟踪的基本原理,分析了当代跟踪系统中非线性因素的存在。并对扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法以及容积卡尔曼滤波算法进行了理论分析。然后通过对机动目标跟踪的仿真,分析了三种非线性滤波算法的优劣。并在后续的仿真中对这三种算法进行了应用。接着,本文介绍了几种机动目标运动数学模型,并研究了当前统计模型以及Jerk模型的主要原理。通过实验仿真,分析了当前统计模型以及Jerk模型对机动目标跟踪的效果。并重点分析了当前统计模型对非机动段跟踪精度不足的问题。在此基础上研究了基于模糊自适应的当前统计模型,与原有的当前统计模型进行了仿真对比,验证了改进的当前统计模型在机动段以及非机动段较原有当前统计模型对机动目标都有更优跟踪精度的结论。对于模型结构性方面的研究,本文首先研究了固定结构多模型算法中应用最为广泛的交互式模型算法,并对模型数目不同的交互式模型算法进行了对比,由此引出了固定结构多模型算法的局限性。然后介绍了变结构多模型算法的基本原理并对当前最主要的四种变结构多模型算法进行了研究,包括模型群切换算法、可能模型集算法、自适应网格算法以及期望模式扩充算法。并对后三种算法与固定结构的交互式多模型算法进行了仿真对比。并在针对原有的期望模式扩充算法在机动段跟踪能力不足的问题进行了改进,改进了一种基于强跟踪滤波器的期望模式扩充算法,从而进一步提高了期望模式扩充算法在机动段的跟踪能力。并将期望模式扩充的思想引入到了可能模型集算法里面,改进了一种引入期望模式扩充思想的可能模型集算法。相比于固定结构的交互式多模型算法,该算法不仅提升了跟踪精度,同时采用了较少的模型,提升了算法的时效性。

关键词：机动目标跟踪非线性滤波目标建模变结构多模型

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基于自适应巡航的多目标跟踪算法研究

基于自适应巡航的多目标跟踪算法研究

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作者：王健合肥工业大学

学位级别：硕士

随着国民经济的不断发展,人们对汽车的需求量越来越大,而由此带来环境污染以及安全问题也日益增多。汽车智能驾驶技术的不断发展可以有效解决这些问题,汽车智能化已经成为未来汽车发展的重要趋势。自适应巡航系统是智能汽车中不可或缺... 详细信息

随着国民经济的不断发展,人们对汽车的需求量越来越大,而由此带来环境污染以及安全问题也日益增多。汽车智能驾驶技术的不断发展可以有效解决这些问题,汽车智能化已经成为未来汽车发展的重要趋势。自适应巡航系统是智能汽车中不可或缺的功能,而自适应巡航系统得以有效运行的前提就是获得前方车辆目标的准确参数,而多目标跟踪算法可以有效获得自适应巡航系统所需数据。基于以上背景,本文主要研究了基于毫米波雷达和视觉传感器的多目标跟踪算法。首先,提出了基于毫米波雷达和视觉传感器的环境感知系统,详述了毫米波雷达的数据采集方法以及数据预处理过程,并将毫米波雷达数据与视觉传感器数据进行融合处理以获得更加准确的数据。其次,对多目标跟踪中的航迹起始检测算法进行了研究。并重点研究了基于H ough变换法的航迹起始算法,针对车辆识别的实时性要求,采用一种快速随机H ough变换算法,并通过加入采样终止规则,大大缩短了航迹起始的时间。接下来,对多目标跟踪中状态估计以及数据关联算法进行重点的研究。针对车辆目标的高机动性采用变结构多模型(VSMM)算法,通过对模型集以及模型集的转移规则的设计实现对强机动目标的运动状态的有效估计。针对车辆目标跟踪中杂波密度大的问题,采用一种基于全邻模糊聚类的联合概率数据关联算法,实现对密杂波环境的数据关联。最后,搭建了基于自适应巡航的智能车环境感知系统。在汽车中加入毫米波雷达、Mobileye等传感器,并设计了车辆多目标跟踪软件系统,最后在城市道路工况和学习校工况分别进行了检测。结果表明,本文算法可以准确快速的实现车辆的多目标跟踪,具有较好的实时性和准确性。

关键词：环境感知系统多目标跟踪航迹起始变结构多模型联合概率数据关联

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强机动目标自适应跟踪算法研究

强机动目标自适应跟踪算法研究

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作者：陈志锋上海交通大学

学位级别：硕士

目标跟踪是军事研究的核心课题。现代战场中，作战飞机、导弹、舰艇等运动目标的机动性越来越强。传统的目标跟踪算法已不能完全满足对这些强机动目标跟踪的适应性和精确性需求。同时机动目标跟踪中无源传感器的兴起，带来了量测噪声相... 详细信息

目标跟踪是军事研究的核心课题。现代战场中，作战飞机、导弹、舰艇等运动目标的机动性越来越强。传统的目标跟踪算法已不能完全满足对这些强机动目标跟踪的适应性和精确性需求。同时机动目标跟踪中无源传感器的兴起，带来了量测噪声相关的问题。基于以上背景，本文以设计适应性和精确性更高的机动目标跟踪算法为出发点，首先对目标机动性进行了归纳，然后分别针对单模型目标跟踪算法和多模型目标跟踪算法进行了具体的分析，在此基础上设计了自适应跟踪算法。进一步，针对噪声相关的多传感器目标跟踪问题，研究了基于特征值分解和正交投影的跟踪算法。具体研究如下： 1)厘清了强机动目标的定义，归纳了三个目标机动性的量度指标。列举了J转弯等实际强机动运动轨迹。介绍了线性与非线性状态估计算法，指出传统卡尔曼滤波在稳态后失去机动应变能力的缺陷，介绍了强跟踪滤波器算法，并提出了评价跟踪算法性能的主要指标。 2）研究了基于单模型的自适应强机动目标跟踪算法。通过对Singer模型等传统目标跟踪算法的分析发现，固定参数模型无法应对环境的变化，在此基础上，提出了基于累积机动时间的机动频率自适应算法、基于Sage-Husa法的系统噪声方差自适应算法、基于二重滤波的系统噪声方差自适应算法。同时设计了能更好描述机动的切法向加速模型，并进行了仿真分析。 3）研究了基于多模型的自适应强机动跟踪算法。单一模型有时不能充分描述机动目标的运动多样性，此时，基于多模型的滤波算法是一种较好的目标跟踪方式。本文在变结构理论和模型集选择理论的基础上，介绍了变结构多模型算法，并针对已有方法只能使用同类模型的局限性，提出了基于切向法向加速度的动态有向图方法、并行结构的有向图切换法及交叉结构的自适应网格法，研究了上述方法对强机动目标的跟踪效果。 4）研究了噪声相关的多传感器机动目标跟踪算法。提出了基于特征值分解的噪声相关多传感器融合算法及其序贯算法的实现方式，讨论了该算法对运算量降低的作用；提出了基于正交投影的序贯融合法以及简化方法，并进行了仿真分析；对基于多传感器的单模型跟踪算法、多模型跟踪算法流程进行了分析。

关键词：强机动目标跟踪参数调整变结构多模型量测噪声相关

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杂波环境下基于高斯过程的扩展目标跟踪技术

杂波环境下基于高斯过程的扩展目标跟踪技术

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作者：李勇杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着传感器技术的飞速发展,传感器分辨率越来越高,目标信号往往跨越多个传感器分辨单元,目标轮廓信息不可忽略,传统跟踪技术中将目标视作质点的假设面临着巨大挑战。扩展目标跟踪不仅考虑目标的运动特征,还考虑目标的轮廓特征,通过信号... 详细信息

随着传感器技术的飞速发展,传感器分辨率越来越高,目标信号往往跨越多个传感器分辨单元,目标轮廓信息不可忽略,传统跟踪技术中将目标视作质点的假设面临着巨大挑战。扩展目标跟踪不仅考虑目标的运动特征,还考虑目标的轮廓特征,通过信号处理和数据处理等相关技术,实现目标运动状态和轮廓状态的联合估计,在高分辨雷达/声呐探测、遥感、无人驾驶等军事和民用领域具有重要的研究意义和应用价值。针对杂波环境下的扩展目标跟踪问题,本文开展了基于高斯过程的扩展目标跟踪算法研究,主要工作如下:1.针对理想环境下扩展目标跟踪问题,对高斯过程扩展卡尔曼滤波算法进行了仿真实现和分析。首先,基于高斯过程建立扩展目标的状态空间模型,并将每一帧的全体测量进行增广,形成增广测量矩阵。其次,利用扩展卡尔曼滤波器更新扩展目标的状态和协方差。最后,通过和随机矩阵法进行仿真比较,系统分析了该算法的性能。2.针对杂波环境下扩展目标跟踪问题,提出一种高斯过程概率数据关联扩展目标跟踪方法。首先,基于高斯过程建立扩展目标的联合跟踪门以选择有效量测。其次,基于有效量测枚举所有扩展目标的关联事件,并根据全概率定理计算关联事件概率。最后,利用概率数据关联算法更新扩展目标的状态和协方差。仿真验证了该算法的有效性。3.针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联扩展目标跟踪方法。首先,通过期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化。其次,基于高斯过程建立扩展目标的联合跟踪门以选择有效量测,形成确认矩阵。然后,拆分确认矩阵得到关联矩阵并求解关联事件概率。最后,更新各个扩展目标状态和协方差,进一步解决了多个扩展目标的数据关联问题。

关键词：高斯过程扩展卡尔曼滤波变结构多模型概率数据关联联合概率数据关联

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结合机器学习的多模型机动目标跟踪方法研究

结合机器学习的多模型机动目标跟踪方法研究

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作者：张浩野杭州电子科技大学

学位级别：硕士

机动目标跟踪问题是目标跟领域中的一个难点,具有重要的研究意义和应用价值。国内外许多专家学者对机动目标跟踪问题展开研究,取得了丰富的成果。近年来,随着科技水平的不断提高,被跟踪目标的速度、机动和隐身能力有了明显提高,给机动... 详细信息

机动目标跟踪问题是目标跟领域中的一个难点,具有重要的研究意义和应用价值。国内外许多专家学者对机动目标跟踪问题展开研究,取得了丰富的成果。近年来,随着科技水平的不断提高,被跟踪目标的速度、机动和隐身能力有了明显提高,给机动目标跟踪任务带来了新的挑战。传统的单模型跟踪算法在跟踪非机动目标时效果良好,当目标机动模式随时间发生变化时,单模型跟踪算法会因为模型失配问题而导致跟踪精度下降。多模型跟踪技术通过一个运动模型集合来描述目标的运动模式,使得机动目标跟踪精度大为改善。尽管如此,传统的机动目标跟踪技术在模型概率的精细化估计、有效模型集精炼和观测周期优化等方面还存在不少问题。为此,本文针对上述三个问题开展单传感器机动目标跟踪方法研究,在传统的机动目标跟踪技术的基础上引入了强化学习和回归学习技术,构建结合机器学习的机动目标跟踪方法。本文的主要工作内容如下:1)IMM算法是一种被广泛使用的固定结构多模型算法,针对固定结构多模型算法中先验模型集过大时而引起的模型间不必要的竞争,并导致的跟踪精度下降的问题,利用神经网络对IMM算法进行优化。在完成对神经网络输入向量的定义后,利用神经网络对模型集中的各模型概率进行估计,并将神经网络输出的各模型估计概率和IMM输出的各模型估计概率进行融合,实现跟踪精度的提高。仿真结果表明,所提算法相对于传统的IMM算法在整体的跟踪精度上有较为明显的提升。2)针对VSMM算法的MSA机制中模型集规模难以确定的问题,提出一种基于蒙特卡洛学习的VSMM算法。算法首先针对机动目标跟踪问题对状态空间、决策空间和收益进行定义,然后通过蒙特卡洛学习对模型集规模进行学习,最后实时运用学习成果,实现了模型集规模的自适应调整。仿真结果表明,在目标进行不同的运动模式时,所提算法能动态改变激活的有效模型数量,在仅用了较低的计算量的同时提高了算法对机动目标的跟踪精度。3)在传统的基于预测误差协方差门限法的采样周期自适应算法中,通常采用启发式搜索的方式来确定传感器下一次的采样间隔,当采样间隔集合的规模比较大时,这样的做法占用了较大的计算资源,降低了算法的实时性。针对以上问题,提出引入蒙特卡洛学习的方法替代启发式搜索来完成采样间隔确认的任务。在完成状态空间、决策空间、收益的定义和对“状态-动作”的期望收益的学习后,将学习结果进行实时运用。仿真结果表明,所提算法在满足传感器采样周期自适应的同时,降低了计算资源,满足了预期条件。

关键词：机动目标跟踪变结构多模型模型集自适应机制自适应采样

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基于多模型的地面机动目标协同定位方法

基于多模型的地面机动目标协同定位方法

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作者：蔡李根哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,作为军事领域中的重要作战单元,以装甲车、雷达车、导弹发射车等军用车辆为代表的地面机动目标凭借其机动能力强,隐蔽手段丰富的特点,在实际作战中承担着越来越丰富的作战任务,具有很大的军事价值和发展潜力,其定位问题逐渐成为... 详细信息

近年来,作为军事领域中的重要作战单元,以装甲车、雷达车、导弹发射车等军用车辆为代表的地面机动目标凭借其机动能力强,隐蔽手段丰富的特点,在实际作战中承担着越来越丰富的作战任务,具有很大的军事价值和发展潜力,其定位问题逐渐成为研究热点。另一方面,出于降低成本、提高可靠性和信息融合的考虑,具有低成本、灵活性高优点的无人机开始在军事上广泛应用,因此,可以利用多无人机搭载传感器开展对地面机动目标的协同定位技术研究。地面机动目标协同定位方法是精确打击敌方地面机动目标的核心技术,同时也是战场态势感知的重要保障,本论文以军用车辆为代表的地面机动目标为对象,利用搭载红外传感器的多无人机对其协同定位方法开展深入研究,主要内容包括:根据地面机动目标的可能运动形式,建立相应的运动模型,建立无人机所搭载红外传感器的量测方程;考虑到协同定位问题的非线性,给出容积卡尔曼滤波算法的基本流程,为了进一步提高估计精度,引入迭代容积卡尔曼滤波算法,并对迭代容积卡尔曼滤波算法进行改进;建立数学仿真场景,分别基于三种非线性滤波方法设计地面机动目标的协同定位算法,通过蒙特卡洛数学仿真对比分析各种非线性滤波方法在地面机动目标协同定位中的性能,验证本论文所提改进迭代容积卡尔曼滤波算法的优越性。考虑到地面机动目标的运动形式多样采用单个模型无法覆盖其运动形式的问题,引入多模型的概念,给出定结构多模型算法的具体框架;提出基于改进迭代容积卡尔曼滤波算法的交互式多模型算法,针对地面机动目标的可能运动形式进行模型集的设计;建立地面目标连续机动的仿真场景,进行蒙特卡罗数学仿真,验证交互式多模型算法相比于单模型算法的自适应性和高精度优势;在同一场景下,对比分析几种典型定结构多模型算法的协同定位结果,验证交互式多模型算法相比于其他定结构多模型算法,具有最高的效费比;利用交互式多模型算法,通过控制变量的方法,分析红外传感器测角精度等因素对于地面机动目标协同定位结果的影响,为工程实际中提高地面机动目标协同定位性能提供一定的参考。针对交互式多模型算法存在其固定模型集难以应对地面机动目标的复杂机动场景的局限性,基于图论引入了变结构多模型算法的概念,研究了动态有向图、有向图切换和自适应网格三种模型切换方法,提出了一种基于改进迭代容积卡尔曼滤波的自适应网格交互式多模型算法;建立地面目标复杂机动场景,通过数学仿真对比分析,验证了自适应网格交互式多模型算法模型集自适应算法的有效性和相比于交互式多模型的精度优势;分别利用动态有向图、有向图切换设计相应的变结构多模型协同定位算法,通过仿真对比验证了本文所提自适应网格交互式多模型算法的模型集切换效率和估计精度的优越性。

关键词：地面机动目标协同定位交互式多模型变结构多模型非线性滤波

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基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法

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空天防御 2020年第3期3卷 1-8页

作者：崔乃刚蔡李根荣思远哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 北京航天长征飞行器研究所北京100076

为解决高速滑翔飞行器难以实现高精度跟踪的问题,提出了一种针对临近空间高速跳跃滑翔式机动目标的跟踪算法,其核心是在正弦波(sine wave,SW)自相关模型的基础上,将有向图切换原理与交互式多模型算法结合,从而实现模型集的自适应以覆盖... 详细信息

为解决高速滑翔飞行器难以实现高精度跟踪的问题,提出了一种针对临近空间高速跳跃滑翔式机动目标的跟踪算法,其核心是在正弦波(sine wave,SW)自相关模型的基础上,将有向图切换原理与交互式多模型算法结合,从而实现模型集的自适应以覆盖周期机动角速度的变化,并利用容积卡尔曼滤波方法进行滤波器的设计。通过仿真试验将SW单模型和SW交互式多模型进行比较,验证了有向图切换交互式多模型算法在跟踪临近空间高马赫数跳跃滑翔式机动目标时的优越性和模型集切换的有效性。

关键词：临近空间高速滑翔飞行器跳跃滑翔有向图切换变结构多模型容积卡尔曼滤波

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基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

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空间电子技术 2019年第6期16卷 33-38页

作者：王林茜胡晓曦韩勋匡银杨新权中国空间技术研究院西安分院

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现... 详细信息

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。

关键词：强跟踪滤波模糊逻辑推理有向图切换目标跟踪变结构多模型

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基于道路约束的粒子滤波检测前跟踪算法

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雷达科学与技术 2011年第6期9卷 525-530,536页

作者：王峰孔令讲杨晓波电子科技大学电子工程学院四川成都611731

标准的多模型粒子滤波检测前跟踪技术是在低信噪比环境下检测与跟踪机动性的微弱目标的有效手段。但是由于其采用固定的运动模型数量,当运动模型数量过大时,模型之间的竞争会导致性能的下降。针对此问题,利用道路信息提出了一种变结构... 详细信息

标准的多模型粒子滤波检测前跟踪技术是在低信噪比环境下检测与跟踪机动性的微弱目标的有效手段。但是由于其采用固定的运动模型数量,当运动模型数量过大时,模型之间的竞争会导致性能的下降。针对此问题,利用道路信息提出了一种变结构的多模型粒子滤波检测前跟踪算法。在每一时刻,根据目标的估计状态和挖掘的道路信息自适应地更新和改变运动模型集以能够选择更加有效的模型集,同时减少了模型数量,并且利用道路信息对目标的运动状态进行约束和限制。最后通过Monte Carlo仿真实验表明,基于文中所提出的算法在检测跟踪性能方面明显优于标准的多模型粒子滤波检测前跟踪算法。

关键词：粒子滤波检测前跟踪道路信息变结构多模型

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杂波下变结构概率数据关联算法

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舰船科学技术 2010年第11期32卷 142-145页

作者：王春雨嵇成新海军大连舰艇学院研究生管理大队海军大连舰艇学院科研部辽宁大连116018

针对杂波情况下的舰艇防空作战中对单机动目标跟踪问题,提出了一种变结构数据关联算法。通过自适应网格算法实现对多种运动模式的机动目标进行自适应跟踪,用概率数据关联算法对杂波下目标进行状态估计,将变结构算法的自适应能力和概率... 详细信息

针对杂波情况下的舰艇防空作战中对单机动目标跟踪问题,提出了一种变结构数据关联算法。通过自适应网格算法实现对多种运动模式的机动目标进行自适应跟踪,用概率数据关联算法对杂波下目标进行状态估计,将变结构算法的自适应能力和概率数据关联的杂波跟踪能力相结合。通过模拟跟踪典型反舰导弹机动轨迹,将该算法与标准IMMPDA算法相比较。仿真结果表明,该算法具有较高的关联精度和更短的跟踪时间,对于提升舰艇防空效能和增强生命力有着积极意义。

关键词：变结构多模型自适应网格机动目标跟踪概率数据关联

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