本文關(guān)鍵詞：空中單機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究

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【摘要】：針對(duì)空中單機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,本文從機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型研究入手,在貝葉斯估計(jì)框架下按照從線性濾波方法到非線性濾波方法、從單模型跟蹤算法到多模型跟蹤算法的順序,層層深入,逐步研究,完成了以下研究工作： 1借鑒對(duì)機(jī)動(dòng)頻率建模的思想,提出了1種改進(jìn)的截?cái)嗾龖B(tài)概率密度模型(ICN模型),并通過(guò)Monte Carlo仿真將該模型與常用的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行了比較研究。研究結(jié)果表明,基于改進(jìn)截?cái)嗾龖B(tài)概率密度模型的跟蹤算法(ICN-KF算法)具有更好的跟蹤精度。 2基于ICN模型,在線性濾波條件下提出了2種跟蹤算法。第1種,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的卡爾曼濾波(FAnn-KF)算法；第2種,S(k)多尺度卡爾曼濾波(S(k)-MKF)算法。通過(guò)Monte Carlo仿真驗(yàn)證了相對(duì)于基本卡爾曼濾波算法,以上2種算法具有有效性和優(yōu)越性。 3在非線性濾波條件下,在基本無(wú)跡卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,借鑒線性濾波中卡爾曼濾波器的S修正思想,提出S修正無(wú)跡卡爾曼濾波(SUKF)算法,并通過(guò)Monte Carlo仿真將其與其它2種非線性濾波算法——基本UKF、Sigma點(diǎn)粒子濾波(SPPF),進(jìn)行了對(duì)比研究,驗(yàn)證了該算法的有效性和優(yōu)越性。 4采用自適應(yīng)網(wǎng)格模型集自適應(yīng)策略,按照直角坐標(biāo)觀測(cè)和極坐標(biāo)觀測(cè)2種情況,以前面的濾波算法為基礎(chǔ),提出了2種變結(jié)構(gòu)多模型算法。第1種,在線性觀測(cè)條件下,設(shè)計(jì)了基于S修正卡爾曼濾波的自適應(yīng)網(wǎng)格模糊交互多模型(AG-FIMM-SKF)算法；第2種,在非線性觀測(cè)條件下,設(shè)計(jì)了基于S修正無(wú)跡卡爾曼濾波的自適應(yīng)網(wǎng)格交互多模型(SUKF-AGIMM)算法。通過(guò)Monte Carlo仿真驗(yàn)證了2種算法的有效性和優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U674.703.4

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1190943