由于電磁波和光在水體傳播時衰減很大,海洋是聲透明的,聲波是水下信息傳輸、水下目標(biāo)探測、水底成像等的主要手段。隨著聲隱身技術(shù)的發(fā)展,以及水聲信道的復(fù)雜性,水下目標(biāo)探測面臨著“兩個一千”問題,即干擾數(shù)是目標(biāo)數(shù)的一千倍以上,干擾強(qiáng)度是目標(biāo)強(qiáng)度的一千倍以上,給水下目標(biāo)跟蹤檢測帶來了困難。跟蹤置前檢測（Track-Before-Detect, TBD）方法是弱目標(biāo)檢測跟蹤的重要研究方向,與傳統(tǒng)的先檢測后跟蹤（Track-After-Detect, TAD）方法不同,該方法并不設(shè)定門限對目標(biāo)的存在性進(jìn)行判斷,而是通過關(guān)聯(lián)目標(biāo)的物理運(yùn)動軌跡特征,挖掘原始數(shù)據(jù)中的有效信息,通過時間積累,實(shí)現(xiàn)弱目標(biāo)的航跡提取。粒子濾波（Particle Filter, PF）是處理非線性序貫濾波問題的一個重要手段,是目標(biāo)跟蹤問題的一個重要研究方向。本文基于PF技術(shù)開展水下弱目標(biāo)的跟蹤置前檢測方法研究,主要工作如下：首先,研究利用序貫貝葉斯濾波方法開展水下目標(biāo)跟蹤方法研究。建立了水下目標(biāo)狀態(tài)空間變化模型,針對水聲傳播過程的非線性特點(diǎn),研究擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）、集合卡爾曼... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 序貫貝葉斯跟蹤技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
2 水聲傳播模型
    2.1 波動方程
    2.2 平面波模型
    2.3 簡正波模型
        2.3.1 環(huán)境與距離獨(dú)立簡正波模型
        2.3.2 環(huán)境依賴距離簡正波模型
    2.4 小結(jié)
3 序貫貝葉斯濾波水下目標(biāo)跟蹤方法
    3.1 問題建模
    3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
    3.3 集合卡爾曼濾波器
    3.4 粒子濾波器
    3.5 仿真分析與比較
    3.6 小結(jié)
4 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測方法
    4.1 跟蹤置前檢測算法
    4.2 問題建模
        4.2.1 目標(biāo)運(yùn)動模型
        4.2.2 系統(tǒng)測量模型
        4.2.3 匹配場處理
        4.2.4 似然函數(shù)計算
    4.3 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測方法
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 算法實(shí)現(xiàn)
    4.4 仿真分析與比較
        4.4.1 算法收斂性分析
        4.4.2 跟蹤精度與目標(biāo)存在概率分析
        4.4.3 PF與PF-TBD分析比較
    4.5 小結(jié)
5 水下弱目標(biāo)檢測跟蹤的實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 實(shí)驗(yàn)概況
    5.2 實(shí)測環(huán)境參數(shù)及導(dǎo)航數(shù)據(jù)分析
    5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)算法驗(yàn)證
    5.4 小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]水聲信號處理中匹配場處理技術(shù)研究的現(xiàn)狀和展望[J]. 王靜,黃建國,管靜.  聲學(xué)技術(shù). 2000(01)

博士論文
[1]基于粒子濾波的弱目標(biāo)檢測前跟蹤算法研究[D]. 龔亞信.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[2]信息融合系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D]. 李良群.西安電子科技大學(xué) 2007

碩士論文
[1]PF-TBD算法及其在天波超視距雷達(dá)中的應(yīng)用研究[D]. 鄒丁秋.電子科技大學(xué) 2013
[2]基于粒子濾波的弱小目標(biāo)檢測前跟蹤算法研究[D]. 孫星.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號：2949654