本文關鍵詞：空中單機動目標跟蹤算法的研究

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【摘要】：針對空中單機動目標跟蹤問題,本文從機動目標模型研究入手,在貝葉斯估計框架下按照從線性濾波方法到非線性濾波方法、從單模型跟蹤算法到多模型跟蹤算法的順序,層層深入,逐步研究,完成了以下研究工作： 1借鑒對機動頻率建模的思想,提出了1種改進的截斷正態(tài)概率密度模型(ICN模型),并通過Monte Carlo仿真將該模型與常用的“當前”統(tǒng)計模型進行了比較研究。研究結(jié)果表明,基于改進截斷正態(tài)概率密度模型的跟蹤算法(ICN-KF算法)具有更好的跟蹤精度。 2基于ICN模型,在線性濾波條件下提出了2種跟蹤算法。第1種,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡信息融合的卡爾曼濾波(FAnn-KF)算法；第2種,S(k)多尺度卡爾曼濾波(S(k)-MKF)算法。通過Monte Carlo仿真驗證了相對于基本卡爾曼濾波算法,以上2種算法具有有效性和優(yōu)越性。 3在非線性濾波條件下,在基本無跡卡爾曼濾波的基礎上,借鑒線性濾波中卡爾曼濾波器的S修正思想,提出S修正無跡卡爾曼濾波(SUKF)算法,并通過Monte Carlo仿真將其與其它2種非線性濾波算法——基本UKF、Sigma點粒子濾波(SPPF),進行了對比研究,驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性。 4采用自適應網(wǎng)格模型集自適應策略,按照直角坐標觀測和極坐標觀測2種情況,以前面的濾波算法為基礎,提出了2種變結(jié)構(gòu)多模型算法。第1種,在線性觀測條件下,設計了基于S修正卡爾曼濾波的自適應網(wǎng)格模糊交互多模型(AG-FIMM-SKF)算法；第2種,在非線性觀測條件下,設計了基于S修正無跡卡爾曼濾波的自適應網(wǎng)格交互多模型(SUKF-AGIMM)算法。通過Monte Carlo仿真驗證了2種算法的有效性和優(yōu)越性。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U674.703.4

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本文編號：1190943