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运动目标机动检测交互式多模融合跟踪算法研究

作 者: 高亮
导 师: 邢建平
学 校: 山东大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 目标跟踪 交互式多模型 机动检测 卡尔曼滤波
分类号: TN953
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 84次
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内容摘要


随着工业科技的进步,运动目标存在高机动性,低检测度的特点,对目标跟踪算法的机动判断、状态估计精度、实时性提出更高的要求。目前,对于运动目标跟踪方面研究大都以基于KF的IMM算法开展。然而,IMM算法在滤波估计,模型集优化和算法结构方面依然存在不足,因此,本文针对运动目标的机动特性,研究运动目标机动检测交互式多模融合跟踪算法。首先,在滤波估计方面,针对KF增益矩阵计算运算量大的问题,采用SS-KF并行滤波器,提出基于机动检测理论的SS-IMM算法。SS-KF算法复杂度低,易于工程实现,SS-IMM算法在复杂度上有很大的降低,但过程噪声对跟踪性能影响较大。因此,引进机动检测策略,结合不同过程噪声下的SS-IMM算法,能有效降低运算时间,提高跟踪精度。其次,从模型集优化和算法结构调整出发,针对IMM算法使用固定模型集进行跟踪存在无效模型交互,以及采用标量权值进行模型概率更新引起计算溢出的问题,引入扩展维特比方法,结合标量权重矩阵思想,提出SIMM-EV算法。SIMM-EV算法在解决无效模型交互问题的同时,集成了标量权重矩阵可以弥补算法结构缺陷的功能,能够有效的提高机动目标跟踪精度,尤其是速度跟踪。最后,在MD-SS-IMM和SIMM-EV算法的基础之上,通过算法融合的方式优化跟踪性能,加入机动检测策略判断目标运动状态,根据机动检测结果实施算法切换,提出机动检测稳态滤波多模型扩展维特比的融合跟踪算法。针对本文提出的三种算法,论文首先进行相关算法的对比仿真研究,然后利用差分GPS设备和普通GPS设备采集的数据分别作为真实航迹和观测值进行车辆跟踪实验分析,实验结果显示本文所提算法在跟踪精度、复杂度上都具有明显的优势,可以作为IMM算法在实际应用中的替代。

全文目录


中文摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第一章 绪论  11-16
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 研究现状  12-14
    1.2.1 滤波算法  12
    1.2.2 机动检测算法  12
    1.2.3 多模型跟踪算法  12-14
  1.3 研究内容  14-16
第二章 机动目标跟踪关键理论  16-33
  2.1 机动目标跟踪基本原理  16-17
  2.2 目标运动模型  17-18
  2.3 典型跟踪滤波算法  18-24
    2.3.1 卡尔曼滤波  19-20
    2.3.2 稳态卡尔曼滤波  20-21
    2.3.3 滤波算法跟踪仿真  21-24
  2.4 交互式多模型目标跟踪算法  24-31
    2.4.1 交互式多模型算法原理  24-27
    2.4.2 基于稳态卡尔曼滤波的IMM算法  27-29
    2.4.3 滤波算法跟踪仿真  29-31
  2.5 本章小结  31-33
第三章 基于机动检测的SSMM扩展维特比跟踪算法  33-52
  3.1 基于机动检测的SS-IMM算法  33-40
    3.1.1 机动检测理论基础  33-35
    3.1.2 MD-SS-IMM算法  35-38
    3.1.3 实验仿真与性能分析  38-40
  3.2 标量权重矩阵IMM扩展维特比算法  40-47
    3.2.1 标量权重矩阵  40-41
    3.2.2 扩展维特比方法  41-42
    3.2.3 标量权重矩阵交互式多模型扩展维特比算法  42-44
    3.2.4 实验仿真与性能分析  44-47
  3.3 MD-SSMM-EV融合跟踪算法  47-51
    3.3.1 MD-SSMM-EV算法  47-48
    3.3.2 实验仿真与性能分析  48-51
  3.4 本章小结  51-52
第四章 机动目标跟踪应用实验  52-58
  4.1 实验设备与系统  52-53
  4.2 实验设计  53-55
  4.3 算法验证及结果分析  55-57
  4.4 本章小结  57-58
总结与展望  58-60
参考文献  60-65
致谢  65-66
攻读学位期间发表录论文及参与项目情况  66-67
学位论文评阅及答辩情况表  67

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达跟踪系统
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