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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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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
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

3 篇 学位论文

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 信息与通信工程
- 2 篇 控制科学与工程
- 2 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 计算机科学与技术...

主题

3 篇 模型集切换
1 篇 跟踪算法
1 篇 交互式多模型
1 篇 雷达目标跟踪
1 篇 曲线模型
1 篇 卡尔曼滤波
1 篇 机动目标
1 篇 卡尔曼滤波器
1 篇 交互式多模型算法
1 篇 变结构多模型
1 篇 多机动目标跟踪
1 篇 ar模型
1 篇 地面机动目标跟踪

机构

1 篇 大连海事大学
1 篇 山东大学
1 篇 杭州电子科技大学

作者

1 篇 孙粲
1 篇 郭睿利
1 篇 韦文强

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=模型集切换"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

机动目标跟踪交互式多模型算法研究

机动目标跟踪交互式多模型算法研究

引用

作者：孙粲山东大学

学位级别：硕士

随着科学技术不断发展和人们对目标跟踪实际需求的不断增加，目标跟踪问题开始受到广泛关注。目标跟踪技术已经广泛应用于军事领域如战场监控、预警、攻击、火力控制等，和民用领域如空中交通管理、船舶进出港、个人导航定位系统等。机... 详细信息

随着科学技术不断发展和人们对目标跟踪实际需求的不断增加，目标跟踪问题开始受到广泛关注。目标跟踪技术已经广泛应用于军事领域如战场监控、预警、攻击、火力控制等，和民用领域如空中交通管理、船舶进出港、个人导航定位系统等。机动目标跟踪问题与人们的日常生活息息相关，具有重大应用价值，因此，该问题成为了国内外研究人员的研究热点。\n 科学技术的进步使得目标的机动性能大大提高，呈现出高速、高机动的特点，基于卡尔曼滤波器及其改进滤波器的单模型跟踪算法已不适于实际应用。交互式多模型算法(IMM)的提出大大改善了单模型算法的不足，提高了跟踪精度，适用于目标运动状态多变的情形，并在实际情形中得到广泛应用。\n 然而，交互式多模型算法在模型集设置等方面依然存在不足，仍然无法满足某些高精度目标跟踪情形下的需要。\n 本论文主要研究内容为:基于交互式多模型算法的机动目标跟踪算法;研究对象为:线性观测环境下机动目标的高精度跟踪;研究的目的是:改进传统IMM算法跟踪精度及运算复杂度，以适应某些高精度或实时跟踪情形的需要;研究方法是:通过理论分析传统IMM算法存在的问题，提出改进算法并通过仿真验证分析改进算法与传统算法的优势与不足。\n 本文主要研究了以下两个方面:\n 第一，针对IMM算法跟踪精度仍有较大提升空间的问题，提出了一种模型集切换的IMM算法(S-IMM)。该算法通过设置两个并行运行的不同的模型集，分别实现对目标不同运动状态的跟踪，并通过分析两个模型集中模型概率的特征，判断目标运动状态，实现机动检测，并输出优化的跟踪结果，但该方法运算量较大。\n 第二，针对本文提出的S-IMM算法运算量大的问题，提出了一种改进的模型集切换IMM算法(IS-IMM)。该算法仍然设置两个不同的模型集，分别实现对目标不同运动状态的跟踪，但对于算法运行的每一时刻，均只有一个模型集参与跟踪运算，通过分析当前模型集中模型概率特征的变化，判断目标运动状态，实现机动检测，当检测到目标运动状态改变时，自动实现模型集的软切换。\n 本文对提出的两种改进算法进行了仿真验证，并与传统IMM算法进行了对比。仿真结果表明，S-IMM算法相对于IMM算法跟踪精度高;IS-IMM算法的跟踪精度相对于S-IMM算法略有降低但优于IMM算法，时间复杂度相对于S-IMM大幅减小。

关键词：机动目标跟踪算法交互式多模型算法模型集切换卡尔曼滤波器

来源：评论

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基于AR模型的雷达目标跟踪算法研究

基于AR模型的雷达目标跟踪算法研究

引用

作者：韦文强大连海事大学

学位级别：硕士

随着现代航运业的快速发展,水上交通形势日趋严峻,船舶安全航行问题日益突出,从而对船舶跟踪性能提出了更高的要求,特别是机动目标的稳定跟踪更为关键。为改善目标跟踪精确性,提高目标跟踪性能。本文利用了一种比较新型的AR(AUto-regres... 详细信息

随着现代航运业的快速发展,水上交通形势日趋严峻,船舶安全航行问题日益突出,从而对船舶跟踪性能提出了更高的要求,特别是机动目标的稳定跟踪更为关键。为改善目标跟踪精确性,提高目标跟踪性能。本文利用了一种比较新型的AR(AUto-regression)模型,来展开对雷达目标跟踪算法的研究。首先,本文概括了目标跟踪的基本原理,分析了文中用到的跟踪模型。然后研究了传统的卡尔曼滤波(KF)算法和交互式多模型(IMM)跟踪算法,并设计了一个快转弯和慢转弯的模拟船舶运动场景,通过对基于卡尔曼滤波器的CV、CA单模型跟踪算法及IMM算法的仿真,验证了本章的理论分析。其次,提出了基于不同阶数AR模型切换的卡尔曼滤波算法(S-AR-KF)。首先引入了 AR模型,将AR模型应用于目标跟踪中,重点研究了 AR模型的构建过程和求解方法。研究表明一阶的AR模型可以表示匀速运动,二阶的AR模型可以表示匀加速运动。另外,AR模型系数向量可以通过多余的自由度来消去一部分噪声,是一个自适应状态模型。然后通过非机动场景,仿真分析得出最优的AR模型系数个数,并将一阶的AR-KF算法与传统的CV-KF算法对比,验证其优越性。最后在机动场景中,将S-AR-KF算法与传统的IMM算法的进行仿真对比分析,总结出所提算法的优势和局限性。最后,针对复杂多变的机动目标跟踪问题,本文研究分析了基于AR模型的IMM算法(AR-IMM)。并介绍了 AR-IMM算法步骤和模型的参数设置,然后在模拟船舶机动运动场景中对AR-IMM算法和传统的IMM算法进行了仿真分析,结果表明AR-IMM算法体现出了更好的跟踪性能。针对AR-IMM与IMM算法同样存在模型增多导致计算量增大、模型选择等一些问题,介绍了模型集切换的IMM算法(S-IMM)。基于此,本文提出了一种改进的基于AR模型集切换的交互式多模型算法(IS-AR-IMM)。在同样的船舶机动场景中,实验结果表明:IS-AR-IMM与AR-IMM算法相比,跟踪优势更为明显,验证了 IS-AR-IMM算法的可行性。

关键词：雷达目标跟踪 AR模型模型集切换卡尔曼滤波交互式多模型

来源：评论

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地面机动目标跟踪算法研究

地面机动目标跟踪算法研究

引用

作者：郭睿利杭州电子科技大学

学位级别：硕士

地面机动目标跟踪是指利用地面运动目标指示雷达GMTI获取的地面目标量测信息，以及道路、地形等先验信息对地面机动目标（如坦克、车辆等）的运动状态进行估计。地面机动目标跟踪在地面战场监视、战场态势估计等军事领域有广泛的应用，... 详细信息

地面机动目标跟踪是指利用地面运动目标指示雷达GMTI获取的地面目标量测信息，以及道路、地形等先验信息对地面机动目标（如坦克、车辆等）的运动状态进行估计。地面机动目标跟踪在地面战场监视、战场态势估计等军事领域有广泛的应用，具有重要的研究意义。在总装备部武器装备预研基金项目的支持下，本文针对机动目标在道路交叉口的运动不确定性问题、旷野环境下的地面机动目标跟踪以及地面多机动目标跟踪问题展开了深入研究。主要研究工作和取得的成果如下：首先，针对机动目标在道路交叉口的运动不确定性问题，提出了基于模型集切换的变结构多模型算法。该算法确定一个可以覆盖目标所有可能运动模式的运动模型集合，根据目标当前可能的运动模式从模型集合中划分一个个模型子集，在运动过程中只需要选择适合的运动模型子集与目标的运动模式进行匹配。与固定多模型算法相比，该算法不需要在每一时间考虑所有的运动模型来匹配运动模式，不会使模型之间出现过度竞争。仿真分析表明，跟踪精度显著提高，计算量减小。其次，针对旷野环境下的地面单机动目标跟踪计算复杂问题，提出了基于曲线模型和迭代无味卡尔曼滤波算法的跟踪算法。通过目标在转弯过程中一些参数间的数学、物理关系，推导出了的曲线模型方程。采用迭代无味卡尔曼滤波算法进行滤波，更好地提高了跟踪精度。仿真分析表明，目标的跟踪性能得到了提高。最后，为了优化地面多机动目标跟踪性能和减小跟踪算法计算量，提出了一种改进的IMMJPDA算法。改进思想是指落入目标内的有效回波只与其关联概率有关。在计算关联概率时，不再需要进行拆分矩阵，大大减小了计算量。仿真分析表明，目标的跟踪性能得到了改善，计算量也大大减小。

关键词：地面机动目标跟踪变结构多模型模型集切换曲线模型多机动目标跟踪

来源：评论

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