目標(biāo)跟蹤是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的一個重要組成部分,它指對來自目標(biāo)的量測進(jìn)行處理,有效抑制雷達(dá)測量過程中引入的隨機(jī)誤差,保持對目標(biāo)狀態(tài)的實(shí)時估計。對于多普勒雷達(dá),傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤方法主要有兩類:1)將目標(biāo)運(yùn)動在笛卡爾空間建模,利用含多普勒量測的觀測直接估計目標(biāo)運(yùn)動的笛卡爾空間狀態(tài),多普勒量測的強(qiáng)非線性是近十年來這類問題研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn);2)將目標(biāo)運(yùn)動在觀測坐標(biāo)系中建模,從而使觀測方程線性高斯的優(yōu)勢得以保留,但目前這類問題中使用的觀測坐標(biāo)模型都是近似的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?不能準(zhǔn)確反映觀測分量隨時間演化的真實(shí)規(guī)律。為了解決以上問題,本論文深入開展目標(biāo)運(yùn)動的子空間建模和狀態(tài)估計方法的研究,取得的主要成果如下:1.針對多普勒觀測的強(qiáng)非線性問題,提出了一種相控陣?yán)走_(dá)方向余弦坐標(biāo)系中合理利用多普勒量測提高估計精度的目標(biāo)跟蹤方法。通過距離和多普勒的乘積構(gòu)造轉(zhuǎn)換多普勒,再由轉(zhuǎn)換多普勒及其導(dǎo)數(shù)構(gòu)造偽狀態(tài),將強(qiáng)非線性的多普勒信息轉(zhuǎn)換到線性偽狀態(tài)子空間處理,以便選取線性濾波器更精確地提取多普勒量測中包含的目標(biāo)運(yùn)動速度信息。同時推導(dǎo)方向余弦坐標(biāo)系中位置量測轉(zhuǎn)換和多普勒量測轉(zhuǎn)換及其轉(zhuǎn)換量測誤差的均值、協(xié)方差和互協(xié)方差,構(gòu)造兩個線性... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

本文的框架結(jié)構(gòu)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文被線性KF濾波器用來提取偽狀態(tài)信息。兩個線性濾波器的輸出，在MMSE準(zhǔn)則下靜態(tài)融合出目標(biāo)的最終狀態(tài)估計。該濾波器的流程如圖3-1所示。圖3-1濾波器流程框圖Fig.3-1Filteringprocedure3.4.1轉(zhuǎn)換多普勒量測卡爾曼濾波轉(zhuǎn)換多普勒的線性量測方程可寫為zηck+1=Hηηk+1+Wηk+1,Hη=[1,0](3-72)式（3-39）和式（3-40）為轉(zhuǎn)換多普勒量測誤差前兩階矩的一致性估計，則式（3-72）中的Wηk+1可以被近似為零均值高斯白噪聲，其方差如式（3-40）所示。采用KF濾波結(jié)構(gòu)，可得轉(zhuǎn)換多普勒量測卡爾曼濾波器（ConvertedDopplermeasurementKalmanfilter，CDMKF）的迭代過程如下偽狀態(tài)的一步預(yù)測ηk+1|k=Φηηk|k+Guk(3-73)協(xié)方差的一步預(yù)測Pηk+1|k=ΦηPηk|kΦη+ΓxQxkΓx+ΓsQskΓs(3-74)濾波增益Kηk+1=Pηk+1|kHη[HηPηk+1|kHη+Rηηk+1]1(3-75)偽狀態(tài)更新方程ηk+1|k+1=ηk+1|k+Kηk+1[zηck+1Hηηk+1|k](3-76)協(xié)方差更新方程-40-

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于雷達(dá)檢測和自動跟蹤的智能交通管理系統(tǒng)研究[D]. Algahmi Aisha Hamood Ali.湖南大學(xué) 2018
[2]打擊動態(tài)目標(biāo)軸對稱巡航導(dǎo)彈飛行的多維泰勒網(wǎng)優(yōu)化控制[D]. 葛永彥.東南大學(xué) 2018
[3]機(jī)載雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 趙琛琨.西安電子科技大學(xué) 2017
[4]航空管制雷達(dá)數(shù)字信號處理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D]. 郝勇慶.電子科技大學(xué) 2016



本文編號：2970588