本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜水域高密度多目標(biāo)跟蹤算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著航運事業(yè)的發(fā)展,水上交通形勢日趨復(fù)雜,內(nèi)河水域船舶通行密度逐年提高,由此引起的船舶安全航行問題日益突出。而現(xiàn)有VTS系統(tǒng)的跟蹤容量和跟蹤可靠性無法完全滿足復(fù)雜水域高密度目標(biāo)環(huán)境下的跟蹤要求,為水域交通的安全管理帶來困難。因此有必要提高VTS系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤能力以提高系統(tǒng)整體性能。本文對現(xiàn)有的成熟多目標(biāo)跟蹤算法理論進(jìn)行詳細(xì)分析比較,力圖從中選取同時具備較高工程實現(xiàn)價值和較高跟蹤可靠性的方法并針對應(yīng)用背景進(jìn)行改進(jìn)形成一套完整的多目標(biāo)跟蹤方案應(yīng)用于實際工程。濾波算法、關(guān)聯(lián)算法、多模型算法是多目標(biāo)跟蹤框架的理論基礎(chǔ),本文分別進(jìn)行了詳細(xì)討論和設(shè)計。針對高密度目標(biāo)應(yīng)用背景,本文先后對最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(NNDA)算法、點跡-航跡匹配算法、概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(PDA)算法、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)算法以及最新的概率假設(shè)密度(PHD)算法比較各自的應(yīng)用條件以及優(yōu)缺點。最后結(jié)合點跡-航跡匹配算法和PDA算法的優(yōu)勢,引入目標(biāo)回波尺寸特征差異值進(jìn)行關(guān)聯(lián)方法的改進(jìn),提出了一種高密度目標(biāo)環(huán)境下的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。針對PHD方法需要先驗已知新生強(qiáng)度的限制,以高斯混合(GM)方案為例提出了一種未知新生目標(biāo)環(huán)境下分階段航跡管理的GM-PHD方法。復(fù)雜水域環(huán)境下,目標(biāo)信息可能出現(xiàn)臨近重疊、遮蔽以及假回波干擾等問題。這些問題嚴(yán)重限制了跟蹤系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,針對這些問題,本文分別給出解決方案。最后加入航跡起始、航跡管理模塊完成完整的實時雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)跟蹤 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 概率假設(shè)密度 高斯混合 假回波處理
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U675.7;U698
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 目標(biāo)跟蹤算法的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 雷達(dá)目標(biāo)檢測與多目標(biāo)跟蹤的研究重點和存在的問題13-15
• 1.4 主要研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排15-18
• 第2章 跟蹤濾波與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)18-40
• 2.1 線性系統(tǒng)的最優(yōu)濾波算法18-22
• 2.1.1 狀態(tài)估計問題18
• 2.1.2 最優(yōu)濾波方程18-19
• 2.1.3 離散卡爾曼濾波器19-22
• 2.2 航跡-數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法22-30
• 2.2.1 最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法22-23
• 2.2.2 點跡-航跡匹配方法23-24
• 2.2.3 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)24-27
• 2.2.4 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)27-30
• 2.3 概率假設(shè)密度濾波器30-34
• 2.4 目標(biāo)運動模型34-40
• 2.4.1 勻速模型34-35
• 2.4.2 協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)彎模型35-36
• 2.4.3 多模型算法36-40
• 第3章 多目標(biāo)跟蹤算法性能優(yōu)化40-64
• 3.1 改進(jìn)的航跡-數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法40-53
• 3.2 GM-PHD濾波器的改進(jìn)53-60
• 3.2.1 基于分階段航跡管理的GM-PHD濾波器53-56
• 3.2.2 性能分析56-60
• 3.3 IMM算法性能仿真分析60-64
• 第4章 多目標(biāo)跟蹤算法的工程設(shè)計64-80
• 4.1 雷達(dá)動目標(biāo)信息錄取64-65
• 4.2 實時雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)框架65-70
• 4.3 復(fù)雜水域中跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計70-74
• 4.3.1 臨近目標(biāo)跟蹤70-72
• 4.3.2 遮擋目標(biāo)的連續(xù)跟蹤72-74
• 4.4 假回波處理74-80
• 4.4.1 常見假回波74-75
• 4.4.2 陰影區(qū)假回波處理75-76
• 4.4.3 粘連假回波處理76-80
• 第5章 復(fù)雜水域雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤應(yīng)用效果80-88
• 5.1 密集目標(biāo)的跟蹤80-82
• 5.2 假回波目標(biāo)跟蹤處理82-84
• 5.2.1 陰影區(qū)假回波目標(biāo)跟蹤82-84
• 5.2.2 粘連假回波目標(biāo)跟蹤84
• 5.3 交匯目標(biāo)處理84-85
• 5.4 目標(biāo)連續(xù)跟蹤85
• 5.5 結(jié)論85-88
• 第6章 總結(jié)與展望88-92
• 6.1 工作總結(jié)88-89
• 6.2 展望89-92
• 參考文獻(xiàn)92-98
• 致謝98-99
• 作者簡介99

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本文編號：277331