【摘要】：水下多目標(biāo)的跟蹤是現(xiàn)代聲吶研究的熱點(diǎn)之一。近年來新興的水下目標(biāo)跟蹤方法是檢測前跟蹤方法(TBD,Track Before Detect),這種方法直接對未經(jīng)門限或經(jīng)過低門限的多幀回波數(shù)據(jù)進(jìn)行積累和聯(lián)合處理。將該方法應(yīng)用于聲吶探測,能夠充分的利用聲吶預(yù)處理后的數(shù)據(jù),提高聲吶在低信噪比環(huán)境中對多目標(biāo)的跟蹤性能。本文首先研究了水聲環(huán)境中多目標(biāo)跟蹤的基本內(nèi)容,包括水下多目標(biāo)跟蹤原理以及關(guān)鍵問題,概述了水下多目標(biāo)跟蹤的方法以及經(jīng)典算法,分析了TBD相對于跟蹤前檢測(DBT,Detect Before Track)的優(yōu)勢所在以及TBD技術(shù)難點(diǎn),其中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法是多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的核心內(nèi)容。給出了本文仿真分析部分所用到的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型以及仿真評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后,本文研究了基于多假設(shè)跟蹤的檢測前跟蹤算法(MHT-TBD,Multi Hypothesis Tracking-TBD)的原理,將算法原理用流程框圖的形式清晰地表達(dá)出來,利用MATLAB建模仿真來對MHT-TBD算法的性能進(jìn)行評(píng)估。采用改進(jìn)的交互多模多假設(shè)跟蹤(IMM-MHT-TBD,Interacting Multiple Model-MHT-TBD)算法,優(yōu)化了算法效率并提高了實(shí)用性。最后,本文研究了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法(DP-TBD,Dynamic Programming-TBD)。先是對水下單目標(biāo)情況做了分析,進(jìn)行了建模與仿真驗(yàn)證,給出了相應(yīng)的結(jié)論。該算法具有門限設(shè)置困難、能量損失較大以及不能在信噪比很低的環(huán)境中很好的跟蹤目標(biāo)等局限性。隨后本文采用了改進(jìn)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,能夠解決在水下單目標(biāo)跟蹤過程中的如上局限性問題。為了跟蹤水下多目標(biāo),對單目標(biāo)DP-TBD算法做出相應(yīng)改進(jìn),給出區(qū)域最大值法(RM-DP-TBD,Regional Maximum-DP-TBD),仿真結(jié)果表明,上述方法確實(shí)能夠?qū)λ露嗄繕?biāo)進(jìn)行有效跟蹤。
【圖文】：

圖 2.1 傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤原理框圖真是假可以利用門限處理的方法，即目標(biāo)連續(xù)多次的聲內(nèi)，那么就可以認(rèn)定目標(biāo)為假。最后要對跟蹤到的目標(biāo)法是根據(jù)所獲得的跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況確定的。門限大

“最近鄰”數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法示意圖
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TB56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2589877