本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標(biāo)的航跡融合及預(yù)測(cè)是將關(guān)于目標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,得到精度較高的目標(biāo)航跡,并且基于已有的數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的模型,對(duì)目標(biāo)后續(xù)時(shí)刻的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè),則是要完成在運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè),航跡融合和預(yù)測(cè)。基于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)背景,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行航跡融合及預(yù)測(cè)是近年來研究的一個(gè)熱門方向。不管是軍事領(lǐng)域,還是民用領(lǐng)域,可靠且精確的航跡預(yù)測(cè)都是現(xiàn)今多元發(fā)展背景下的一大需求。在運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下,由于觀測(cè)設(shè)備和觀測(cè)設(shè)備所處的平臺(tái)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下,觀測(cè)設(shè)備所測(cè)得的數(shù)據(jù),如目標(biāo)的方位、俯仰、斜距以及平臺(tái)自身的姿態(tài)等,不能直接反映目標(biāo)在慣性空間中的航跡,且或多或少都存在誤差。除此之外,觀測(cè)設(shè)備的安裝標(biāo)定也是實(shí)際工程中的一大問題,標(biāo)定的好壞將直接影響著對(duì)目標(biāo)觀測(cè)的精度。再者,對(duì)于目標(biāo)的航跡融合及預(yù)測(cè),目前并沒有公開的十分完善的系統(tǒng)模型。針對(duì)上述問題,本文結(jié)合實(shí)際工程項(xiàng)目,通過平臺(tái)解耦、數(shù)據(jù)預(yù)濾波,設(shè)備安裝標(biāo)定計(jì)算,進(jìn)而完成目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè),搭建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,為后續(xù)在實(shí)際運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)觀測(cè)以及捕獲、跟蹤與瞄準(zhǔn)做準(zhǔn)備,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。首先,本文對(duì)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)所涉及的一些誤差源做了簡單介紹,并詳細(xì)介紹了本文所選取的坐標(biāo)系,然后對(duì)目標(biāo)、觀測(cè)設(shè)備和平臺(tái)之間的坐標(biāo)關(guān)系進(jìn)行了介紹,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)在非慣性坐標(biāo)系與慣性坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換,即完成平臺(tái)解耦的工作。其次,本文對(duì)實(shí)際工程中所要解決的設(shè)備安裝標(biāo)定問題做了簡單陳述,并引入雞群優(yōu)化(Chicken Swarm Optimization,CSO)算法的改進(jìn)算法來解決該問題。文中詳細(xì)描述了CSO算法的基本結(jié)構(gòu),在原有基礎(chǔ)上做出改進(jìn),利用改進(jìn)算法計(jì)算出設(shè)備的近似最優(yōu)姿態(tài)和近似最優(yōu)位置。最后,本文將交互式多模型(Interacting Multiple Models,IMM)算法和最小二乘曲線擬合算法相結(jié)合,在局部范圍內(nèi),將多次不同間隔反向抽樣的數(shù)據(jù)用于臨近點(diǎn)擬合預(yù)測(cè),并將多次的預(yù)測(cè)結(jié)果用于融合以產(chǎn)生目標(biāo)航跡;在全局上,整體采用滑動(dòng)窗的方式逐步外推預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的航跡預(yù)測(cè)工作。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)平臺(tái) 融合及預(yù)測(cè) 平臺(tái)解耦 雞群優(yōu)化 交互式多模型
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 致謝3-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 關(guān)于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)11-13
• 1.2.2 航跡融合及預(yù)測(cè)相關(guān)技術(shù)13-15
• 1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 1.3.1 本文研究的內(nèi)容15-16
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 運(yùn)動(dòng)平臺(tái)涉及的基本問題17-28
• 2.1 運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的誤差源17-18
• 2.2 坐標(biāo)系的選取18-21
• 2.3 平臺(tái)解耦21-26
• 2.3.1 平臺(tái)解耦的數(shù)學(xué)模型21-24
• 2.3.2 平臺(tái)解耦的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 3 雞群優(yōu)化算法解決設(shè)備安裝標(biāo)定問題28-39
• 3.1 設(shè)備安裝標(biāo)定問題28-29
• 3.2 雞群優(yōu)化算法29-33
• 3.2.1 基本算法29-32
• 3.2.2 算法改進(jìn)32
• 3.2.3 改進(jìn)算法驗(yàn)證32-33
• 3.3 改進(jìn)雞群優(yōu)化算法求解近似最優(yōu)標(biāo)定參數(shù)33-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè)39-57
• 4.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型39-41
• 4.1.1 CV模型39
• 4.1.2 CA模型39-40
• 4.1.3 其他模型40-41
• 4.2 卡爾曼濾波器41-42
• 4.3 交互式多模型算法42-45
• 4.4 最小二乘曲線擬合算法45-46
• 4.5 結(jié)合交互式多模型與曲線擬合的目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè)46-48
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 5 總結(jié)與展望57-60
• 5.1 本文主要工作及成果57-58
• 5.2 本文創(chuàng)新之處58
• 5.3 未來工作展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 作者簡介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果64-65

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下目標(biāo)航跡融合及預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：291600