本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型的自適應(yīng)濾波算法

  更多相關(guān)文章： 卡爾曼濾波 當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型 交互式多模型算法 自適應(yīng)濾波算法

【摘要】：自二十世紀(jì)中期,機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)以迅猛地速度發(fā)展,在此期間,機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)逐漸地運(yùn)用到軍事和民用領(lǐng)域,隨著現(xiàn)代化軍事化武器,航空航天的技術(shù)不斷地發(fā)展,各種導(dǎo)彈、飛機(jī)等飛行器的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及機(jī)動(dòng)性能變得越來越復(fù)雜,這必然導(dǎo)致目標(biāo)的跟蹤越來越困難。原有的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)不能滿足跟蹤目標(biāo)實(shí)際運(yùn)動(dòng)的需要,為此本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀重點(diǎn)介紹了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型,機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波算法等問題,同時(shí)本文對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型的自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了深入的研究。本文介紹了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤理論的發(fā)展歷程,以及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,給出了目前常用的幾種機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型,以及分析它們各自的適用范圍。研究了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波算法,主要是卡爾曼濾波算法,擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法。本文在此基礎(chǔ)上,對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行了深入的研究,并取得了如下成果:對(duì)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的濾波算法進(jìn)行詳細(xì)分析所存在的缺陷,并在其缺陷的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的濾波算法。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明了該算法不僅對(duì)弱機(jī)動(dòng)目標(biāo)具有很好的跟蹤能力,而且對(duì)強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)同樣具有很好的跟蹤能力。之后本文又分析了交互式多模型算法對(duì)跟蹤目標(biāo)性能的影響參數(shù),并提出了針對(duì)這些影響參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的算法。該算法可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整過程噪聲協(xié)方差矩陣和馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,并一定程度上弱化了交互式多模型算法的缺陷。對(duì)交互式多模型自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),通過仿真結(jié)果驗(yàn)證了交互式多模型自適應(yīng)濾波算法具有很好的跟蹤效果。
【關(guān)鍵詞】：卡爾曼濾波 當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型 交互式多模型算法 自適應(yīng)濾波算法
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景和意義8
• 1.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波算法的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域11-12
• 1.4 本論文的主要研究工作12-13
• 第二章 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型研究13-30
• 2.1 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤基本原理13-14
• 2.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型14-23
• 2.2.1 勻速(CV)模型15-16
• 2.2.2 勻加速(CA)模型16-17
• 2.2.3 Singer模型17-19
• 2.2.4“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)(CS)模型19-20
• 2.2.5 轉(zhuǎn)彎(CT)模型20-21
• 2.2.6 交互式(IMM)多模型算法21-23
• 2.3 仿真及結(jié)果分析23-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波算法研究30-41
• 3.1 卡爾曼濾波算法30-33
• 3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)33-35
• 3.3 無跡卡爾曼濾波算法(UKF)35-38
• 3.4 仿真及結(jié)果分析38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型的自適應(yīng)濾波算法41-62
• 4.1 一種基于“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的自適應(yīng)濾波算法41-49
• 4.1.1“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型濾波算法分析42-44
• 4.1.2“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型中參數(shù)的模糊自適應(yīng)調(diào)整44-47
• 4.1.3 引入強(qiáng)跟蹤濾波算法47-49
• 4.2 一種基于交互式多模型的自適應(yīng)濾波算法49-55
• 4.2.1 基于交互式多模型的無跡卡爾曼濾波算法(IMMUKF)50-53
• 4.2.2 交互式多模型算法中參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整53-55
• 4.3 仿真及結(jié)果分析55-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-63
• 5.1 本文總結(jié)62
• 5.2 研究展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 研究生期間研究成果及參與項(xiàng)目66-67
• 致謝67

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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