本文關(guān)鍵詞：雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法探究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標(biāo)跟蹤理論自從上世紀(jì)50年代誕生以來(lái),已在彈道導(dǎo)彈防御、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視、精確制導(dǎo)、空中交通管制、導(dǎo)航、機(jī)器人視覺(jué)等軍事和民用領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤最基本的問(wèn)題是通過(guò)處理被噪聲污染的有關(guān)目標(biāo)狀態(tài)的觀測(cè)信息來(lái)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì),即狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)問(wèn)題。本文首先介紹了目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的基本概念、結(jié)構(gòu)、原理以及需要解決的基本問(wèn)題。接著討論了作為跟蹤問(wèn)題基礎(chǔ)的線性估計(jì)理論的一些結(jié)果和線性隨機(jī)系統(tǒng)的空間模型,并由此引入卡爾曼濾波的研究。作為一種以最小均方誤差為準(zhǔn)則的線性最優(yōu)狀態(tài)濾波,卡爾曼濾波算法是現(xiàn)階段雷達(dá)中最常用的跟蹤算法,在雷達(dá)的跟蹤算法中占據(jù)了主導(dǎo)地位。但是由于其要求系統(tǒng)為線性模型,而實(shí)際往往不滿足,本文研究了針對(duì)非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波。擴(kuò)展卡爾曼濾波是通過(guò)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)將非線性模型線性近似化處理的次最優(yōu)濾波,其雅可比矩陣的計(jì)算量很大,不易得到。針對(duì)卡爾曼濾波等算法的計(jì)算量大的缺點(diǎn),本文研究了結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、工程上常用的α-β濾波算法。之后本文討論了對(duì)于將要進(jìn)行濾波處理的雷達(dá)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理,包括野值判別與剔除、量測(cè)去偏轉(zhuǎn)化。本文還研究了信息融合理論中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過(guò)程是確定雷達(dá)接收的量測(cè)信息和目標(biāo)源對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)的過(guò)程。本文探討了便于實(shí)現(xiàn)、計(jì)算量小的最近鄰方法,但它在信噪比不太高、雜波密集的環(huán)境下效果比較差。并結(jié)合某項(xiàng)目,進(jìn)行了目標(biāo)跟蹤理論的具體實(shí)際應(yīng)用。最后,對(duì)于本文的不足,進(jìn)行了總結(jié)與展望。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)跟蹤 線性估計(jì) 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN953
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 符號(hào)對(duì)照表8-10
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表10-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 目標(biāo)跟蹤理論的研究意義13
• 1.2 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)原理13-19
• 1.2.1 跟蹤的基本信息15-16
• 1.2.2 跟蹤坐標(biāo)系的問(wèn)題16-17
• 1.2.3 跟蹤濾波和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程17-19
• 1.3 目標(biāo)跟蹤技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀19-20
• 1.4 本文的主要工作20-21
• 第二章 估計(jì)理論21-41
• 2.1 估計(jì)的基本概念21-32
• 2.1.1 最大似然和最大后驗(yàn)概率估計(jì)21-27
• 2.1.2 單個(gè)參數(shù)的最小二乘估計(jì)和最小均方誤差估計(jì)27-28
• 2.1.3 無(wú)偏估計(jì)和估計(jì)的方差28-31
• 2.1.4 一致估計(jì)量和有效估計(jì)量31-32
• 2.2 線性估計(jì)32-38
• 2.2.1 高斯隨機(jī)矢量的估計(jì)32-33
• 2.2.2 線性最小均方誤差估計(jì)33-34
• 2.2.3 最小二乘估計(jì)34-36
• 2.2.4 迭代最小二乘估計(jì)36-38
• 2.3 線性隨機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型38-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 第三章 卡爾曼濾波以及相關(guān)擴(kuò)展算法41-67
• 3.1 卡爾曼濾波41-50
• 3.1.1 濾波模型和算法41-46
• 3.1.2 穩(wěn)定狀態(tài)的卡爾曼濾波46-47
• 3.1.3 狀態(tài)估計(jì)的初始化47-49
• 3.1.4 仿真實(shí)驗(yàn)49-50
• 3.2 α-β 濾波50-59
• 3.2.1 濾波模型50-53
• 3.2.2 最優(yōu)濾波增益的計(jì)算53-58
• 3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)58-59
• 3.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波59-65
• 3.3.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波59-62
• 3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)62-65
• 3.4 本章小結(jié)65-67
• 第四章 目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)處理67-77
• 4.1 量測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理67-71
• 4.1.1 野值的判別方法67-68
• 4.1.2 雷達(dá)量測(cè)去偏轉(zhuǎn)化68-71
• 4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)71-73
• 4.2.1 跟蹤波門71-72
• 4.2.2 最近鄰方法72-73
• 4.3 實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用73-75
• 4.4 本章小結(jié)75-77
• 第五章 總結(jié)與展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)介83-84

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本文編號(hào)：308181