本文關鍵詞：基于機動目標跟蹤模型的自適應濾波算法

  更多相關文章： 卡爾曼濾波 當前統(tǒng)計模型 交互式多模型算法 自適應濾波算法

【摘要】：自二十世紀中期,機動目標跟蹤技術以迅猛地速度發(fā)展,在此期間,機動目標跟蹤技術逐漸地運用到軍事和民用領域,隨著現(xiàn)代化軍事化武器,航空航天的技術不斷地發(fā)展,各種導彈、飛機等飛行器的運動狀態(tài)及機動性能變得越來越復雜,這必然導致目標的跟蹤越來越困難。原有的機動目標跟蹤技術已經(jīng)不能滿足跟蹤目標實際運動的需要,為此本文結合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀重點介紹了機動目標跟蹤模型,機動目標跟蹤濾波算法等問題,同時本文對機動目標跟蹤模型的自適應濾波算法進行了深入的研究。本文介紹了機動目標跟蹤理論的發(fā)展歷程,以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,給出了目前常用的幾種機動目標跟蹤模型,以及分析它們各自的適用范圍。研究了機動目標跟蹤濾波算法,主要是卡爾曼濾波算法,擴展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法。本文在此基礎上,對相關問題進行了深入的研究,并取得了如下成果:對“當前”統(tǒng)計模型的濾波算法進行詳細分析所存在的缺陷,并在其缺陷的基礎上提出了一種改進的濾波算法。通過仿真實驗表明了該算法不僅對弱機動目標具有很好的跟蹤能力,而且對強機動目標同樣具有很好的跟蹤能力。之后本文又分析了交互式多模型算法對跟蹤目標性能的影響參數(shù),并提出了針對這些影響參數(shù)進行自適應調整的算法。該算法可以動態(tài)地調整過程噪聲協(xié)方差矩陣和馬爾可夫轉移概率矩陣,并一定程度上弱化了交互式多模型算法的缺陷。對交互式多模型自適應濾波算法進行仿真實驗,通過仿真結果驗證了交互式多模型自適應濾波算法具有很好的跟蹤效果。
【關鍵詞】：卡爾曼濾波 當前統(tǒng)計模型 交互式多模型算法 自適應濾波算法
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景和意義8
• 1.2 機動目標跟蹤研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 機動目標跟蹤模型的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 機動目標跟蹤濾波算法的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 機動目標跟蹤技術的應用領域11-12
• 1.4 本論文的主要研究工作12-13
• 第二章 機動目標跟蹤模型研究13-30
• 2.1 機動目標跟蹤基本原理13-14
• 2.2 機動目標跟蹤模型14-23
• 2.2.1 勻速(CV)模型15-16
• 2.2.2 勻加速(CA)模型16-17
• 2.2.3 Singer模型17-19
• 2.2.4“當前”統(tǒng)計(CS)模型19-20
• 2.2.5 轉彎(CT)模型20-21
• 2.2.6 交互式(IMM)多模型算法21-23
• 2.3 仿真及結果分析23-29
• 2.4 本章小結29-30
• 第三章 機動目標跟蹤濾波算法研究30-41
• 3.1 卡爾曼濾波算法30-33
• 3.2 擴展卡爾曼濾波算法(EKF)33-35
• 3.3 無跡卡爾曼濾波算法(UKF)35-38
• 3.4 仿真及結果分析38-40
• 3.5 本章小結40-41
• 第四章 基于機動目標跟蹤模型的自適應濾波算法41-62
• 4.1 一種基于“當前”統(tǒng)計模型的自適應濾波算法41-49
• 4.1.1“當前”統(tǒng)計模型濾波算法分析42-44
• 4.1.2“當前”統(tǒng)計模型中參數(shù)的模糊自適應調整44-47
• 4.1.3 引入強跟蹤濾波算法47-49
• 4.2 一種基于交互式多模型的自適應濾波算法49-55
• 4.2.1 基于交互式多模型的無跡卡爾曼濾波算法(IMMUKF)50-53
• 4.2.2 交互式多模型算法中參數(shù)自適應調整53-55
• 4.3 仿真及結果分析55-61
• 4.4 本章小結61-62
• 第五章 總結與展望62-63
• 5.1 本文總結62
• 5.2 研究展望62-63
• 參考文獻63-66
• 研究生期間研究成果及參與項目66-67
• 致謝67

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本文編號：1136094