【摘要】：隨著海洋的不斷開發(fā)及其戰(zhàn)略地位的逐漸提升,多目標(biāo)跟蹤能力越來越成為制約各種水下活動的一大因素。但是由于水下環(huán)境自身的高干擾性、水下聲傳播速度較慢、信號頻段較低等因素的影響,量測數(shù)據(jù)中不僅真實目標(biāo)信息偏少而且還包含著大量干擾。此外如何利用多個平臺的量測信息聯(lián)合獲取更加可靠的目標(biāo)跟蹤軌跡也是常見的問題。在此背景下,本文主要通過接觸級數(shù)據(jù)預(yù)處理、平臺級多目標(biāo)跟蹤與系統(tǒng)級航跡融合三個部分研究了基于分布式數(shù)據(jù)融合理論的干擾環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤方法,對其進(jìn)行了Matlab仿真分析,并通過了海試數(shù)據(jù)驗證。首先研究了接觸級信息的預(yù)處理技術(shù)。根據(jù)接觸級數(shù)據(jù)中包含真實目標(biāo)量測以及干擾的性質(zhì)構(gòu)建了多平臺探測數(shù)據(jù)模型。再對此模型得到的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行不同坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換、基于實時質(zhì)量控制法或最小二乘法的空間偏差校準(zhǔn)以及基于虛擬融合法或內(nèi)插外推法的時間配準(zhǔn)等預(yù)處理步驟,配準(zhǔn)量測數(shù)據(jù)的時空誤差。其次研究平臺級的多目標(biāo)跟蹤方法。從邏輯法和Hough法等航跡起始算法入手,先獲得跟蹤目標(biāo)的初始狀態(tài)。再通過卡爾曼濾波和概率關(guān)聯(lián)算法對無干擾和有干擾情況下的單目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。然后利用聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法實現(xiàn)高干擾密度下的多目標(biāo)跟蹤。最后基于變目標(biāo)數(shù)的跟蹤場景,提出一種基于量測的多目標(biāo)跟蹤模型,實現(xiàn)時變數(shù)目場景下的多目標(biāo)跟蹤。然后研究多平臺跟蹤軌跡的融合處理。基于分布式數(shù)據(jù)融合模型,通過加權(quán)關(guān)聯(lián)算法或匈牙利算法對局部平臺的跟蹤軌跡進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián);再根據(jù)局部估計協(xié)方差是否相關(guān)分別通過協(xié)方差凸組合、協(xié)方差交叉融合算法對關(guān)聯(lián)的局部航跡進(jìn)行融合,得到系統(tǒng)級的航跡輸出。最后對海試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。利用基于量測的多目標(biāo)跟蹤算法得到平臺級航跡,再通過協(xié)方差交叉融合算法形成系統(tǒng)航跡,實現(xiàn)了分布式多平臺在無目標(biāo)先驗信息前提下的多目標(biāo)跟蹤。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U674.76

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6 劉曉飛;楊杰;徐瑞霞;;航跡起始仿真系統(tǒng)[A];第一屆中國高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2007年

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