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船舶導(dǎo)航雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-06-08 14:16

  本文關(guān)鍵詞:船舶導(dǎo)航雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】: 在雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中,目標(biāo)跟蹤是一個(gè)很重要的組成部分,在軍事和民用領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用背景,其研究已經(jīng)受到廣泛的關(guān)注,而機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題更是一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前在雷達(dá)、導(dǎo)航、自動(dòng)控制等領(lǐng)域,常用的跟蹤濾波器有α-β濾波器、α-β-γ濾波器、卡爾曼濾波器等。本論文對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了深入、詳細(xì)的研究,著重研究了目標(biāo)跟蹤過程中各種濾波器的跟蹤性能。 本文首先介紹了模擬運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的目的及方法,在論文的研究過程中,模擬出準(zhǔn)確、可靠的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及目標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息,對(duì)于雷達(dá)跟蹤過程具有重要作用。其次,詳細(xì)分析了目標(biāo)跟蹤的基本原理,包括目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的建立以及基本的跟蹤濾波方法,重點(diǎn)分析了變?cè)鲆姒?β、α-β-γ濾波算法、常增益α-β、α-β-γ濾波算法。由于船舶慣性一般較大,因此船舶的航行過程在一定時(shí)間段內(nèi)可視為作勻速直線運(yùn)動(dòng),這種情況下α-β濾波算法能夠很好地跟蹤目標(biāo);但從整個(gè)船舶航行的過程來看,當(dāng)海面風(fēng)浪較大、多目標(biāo)密集需要安全避碰以及按固定航線改變航向時(shí),避免不了機(jī)動(dòng)情況的發(fā)生,因此α-β濾波算法就有其局限性。α-β-γ濾波算法引入了加速度濾波系數(shù),能夠很好地檢測(cè)并跟蹤作勻加速運(yùn)動(dòng)或發(fā)生機(jī)動(dòng)的目標(biāo)。變?cè)鲆鏋V波算法能夠隨時(shí)間變化自適應(yīng)調(diào)節(jié)濾波系數(shù),使濾波效果達(dá)到最佳,但計(jì)算濾波器系數(shù)的過程較為復(fù)雜,計(jì)算量大;使用常增益濾波算法,設(shè)置固定的濾波系數(shù),降低了濾波系數(shù)的計(jì)算復(fù)雜程度和計(jì)算量,更容易實(shí)現(xiàn),但在自適應(yīng)方面遠(yuǎn)不如變?cè)鲆鏋V波算法。 本文在對(duì)上述幾種濾波器理論分析的基礎(chǔ)上,對(duì)算法進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì)并利用Visual C++語言編寫了實(shí)現(xiàn)這些跟蹤算法的計(jì)算機(jī)軟件。利用自行開發(fā)的雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模擬軟件,產(chǎn)生各種不同情況的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),用不同的跟蹤算法進(jìn)行跟蹤,研究跟蹤性能。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)每種濾波器的跟蹤性能做了分析,并對(duì)各種情況進(jìn)行比較,給出每種濾波器適用的條件。
【關(guān)鍵詞】:雷達(dá)目標(biāo)跟蹤 α-β濾波 α-β-γ濾波 濾波器性能分析
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號(hào)】:U675.74
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 緒論10-13
  • 1.1 論文背景及意義10-11
  • 1.2 本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排11-13
  • 第2章 雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的模擬13-25
  • 2.1 模擬目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的要求13-14
  • 2.2 雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模擬程序設(shè)計(jì)14-16
  • 2.2.1 模擬運(yùn)動(dòng)目標(biāo)基本流程14-15
  • 2.2.2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程15-16
  • 2.3 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的計(jì)算16-21
  • 2.3.1 真運(yùn)動(dòng)—相對(duì)運(yùn)動(dòng)的矢量換算16-19
  • 2.3.2 目標(biāo)相對(duì)運(yùn)動(dòng)航向航速的計(jì)算19-21
  • 2.4 雷達(dá)測(cè)量噪聲模擬21-22
  • 2.5 運(yùn)動(dòng)矢量的各種顯示方式22-23
  • 2.6 雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)數(shù)據(jù)輸出23-24
  • 2.7 本章小結(jié)24-25
  • 第3章 雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤原理25-47
  • 3.1 目標(biāo)跟蹤技術(shù)基本原理25-26
  • 3.2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型26
  • 3.3 航跡相關(guān)與航跡外推26-33
  • 3.3.1 航跡相關(guān)26-28
  • 3.3.2 航跡外推28-33
  • 3.4 濾波理論33-46
  • 3.4.1 變?cè)鲆姒?β濾波34-41
  • 3.4.2 常增益α-β濾波41-43
  • 3.4.3 變?cè)鲆姒?β-γ濾波43-45
  • 3.4.4 常增益α-β-γ濾波45-46
  • 3.5 本章小結(jié)46-47
  • 第4章 雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)47-57
  • 4.1 α-β濾波器跟蹤算法程序流程47-50
  • 4.2 α-β-γ濾波器跟蹤算法程序流程50-53
  • 4.3 相關(guān)波門的設(shè)置53-54
  • 4.4 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)54-55
  • 4.5 本章小結(jié)55-57
  • 第5章 跟蹤算法仿真實(shí)驗(yàn)及濾波器性能比較57-77
  • 5.1 整體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)57-58
  • 5.2 α-β濾波器跟蹤性能分析58-66
  • 5.2.1 變?cè)鲆姒?β濾波器跟蹤性能58-64
  • 5.2.2 常增益α-β濾波器跟蹤性能64-66
  • 5.3 α-β-γ濾波器跟蹤性能分析66-74
  • 5.3.1 變?cè)鲆姒?β-γ濾波器跟蹤性能66-72
  • 5.3.2 常增益α-β-γ濾波器跟蹤性能72-74
  • 5.4 濾波器跟蹤性能比較74-76
  • 5.5 本章小結(jié)76-77
  • 結(jié)論77-78
  • 參考文獻(xiàn)78-82
  • 致謝82

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 宋彥;伺服系統(tǒng)提高速度平穩(wěn)度的關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 李月華;船用雷達(dá)綜合顯示軟件設(shè)計(jì)與開發(fā)[D];大連海事大學(xué);2011年

2 夏旭;船用穩(wěn)定平臺(tái)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

3 王宗鑫;基于小波變換的雷達(dá)信號(hào)相關(guān)積累檢測(cè)[D];大連海事大學(xué);2010年

4 謝汶穎;車載穩(wěn)定跟蹤系統(tǒng)技術(shù)研究與軟件設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2013年

5 王黎明;基于VTS雷達(dá)目標(biāo)的IMM算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連海事大學(xué);2013年

6 馬遠(yuǎn)美;船舶導(dǎo)航雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤性能改進(jìn)方法研究[D];大連海事大學(xué);2013年


  本文關(guān)鍵詞:船舶導(dǎo)航雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):432781

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