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一种机动目标跟踪滤波算法及其应用研究

作　者: 武必胜
导　师: 薄煜明
学　校: 南京理工大学
专　业: 系统工程
关键词: 目标跟踪自适应滤波机动检测交互式多模型算法
分类号: TN953
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 347次
引　用: 5次
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内容摘要

目标跟踪在在军事和民用领域,譬如空防和空中交通管制中,都有着广泛的应用,而随着现代航空航天技术的飞速发展,各种飞行器的航行速度和机动性能越来越高,对目标跟踪也提出越来越高的要求。运动目标的机动会使跟踪系统的性能下降,由于机动是随机出现的,并且机动模式也是复杂和多样的,因此对机动目标进行跟踪一直是一个具有挑战性的问题,在理论和实践两方面都有较高的技术难度。本文首先介绍了目标跟踪的相关应用,回顾了目标跟踪问题的发展,并介绍了该领域的研究现状,对交互式多模型(IMM)算法及其改进算法的研究情况进行了重点介绍。研究了用于跟踪机动目标的算法,主要内容包括以下方面:详细介绍了几种现在广泛应用的机动运动模型,分析了这些模型的过程方程及各种参数,包括匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA)模型、Singer模型、“当前”统计模型和二级滤波模型。重点讨论了两种典型的自适应滤波:检测自适应滤波算法和交互式多模型(IMM)算法;详细介绍了这两类算法的原理及步骤,提出了具体的实现方法,并对卡尔曼滤波、机动检测和IMM算法作了深入研究。把机动检测引入IMM算法中,提出了一种带检测的交互式多模型算法,即模型可变的IMM算法,并通过算法仿真和其他算法的性能作了对比,结果表明改进的算法具有良好的跟踪性能,是一种可行的算法。最后对论文作了总结,并对未来的研究方向和发展趋势作了展望和建议。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
1 绪论  7-11
  1.1 目标跟踪研究的意义  7-8
  1.2 目标跟踪的发展及研究现状  8-9
  1.3 目标跟踪的基本原理  9-10
  1.4 本文的主要内容和安排  10-11
2 机动目标运动模型分析  11-23
  2.1 匀速(CV)模型  11-12
  2.2 匀加速(CA)模型  12-13
  2.3 Singer模型  13-16
  2.4 “当前”统计模型  16-20
    2.4.1 机动加速度的“当前”概率密度  17-18
    2.4.2 机动加速度的非零均值时间相关模型  18-20
  2.5 二级滤波模型  20-22
  2.6 本章小结  22-23
3 机动目标跟踪自适应滤波方法及其仿真研究  23-45
  3.1 目标跟踪卡尔曼滤波  23-29
    3.1.1 线性卡尔曼滤波  24-26
    3.1.2 非线性卡尔曼滤波  26-28
    3.1.3 卡尔曼滤波器的仿真对比  28-29
  3.2 目标机动检测  29-39
  3.3 交互式多模型(IMM)算法  39-42
    3.3.1 IMM算法原理  39-40
    3.3.2 算法步骤  40-42
    3.3.3 交互式多模型(IMM)算法的改进方法  42
  3.4 本章小结  42-45
4 改进的交互式多模型滤波算法及其应用  45-67
  4.1 检测自适应滤波算法  45-49
  4.2 典型的交互式多模型滤波算法  49-51
  4.3 改进的交互式多模型滤波算法  51-53
  4.4 几种滤波算法的仿真对比  53-67
    4.4.1 仿真条件  53-54
    4.4.2 仿真结果和分析  54-67
结论  67-69
致谢  69-71
参考文献  71-74

一种机动目标跟踪滤波算法及其应用研究

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