本文關鍵詞：運動平臺下目標航跡融合及預測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標的航跡融合及預測是將關于目標的數(shù)據(jù)進行融合處理,得到精度較高的目標航跡,并且基于已有的數(shù)據(jù),建立相應的模型,對目標后續(xù)時刻的位置進行預測。運動平臺下目標航跡融合及預測,則是要完成在運動平臺下,對目標進行觀測,航跡融合和預測�；谶\動平臺背景,對目標進行航跡融合及預測是近年來研究的一個熱門方向。不管是軍事領域,還是民用領域,可靠且精確的航跡預測都是現(xiàn)今多元發(fā)展背景下的一大需求。在運動平臺下,由于觀測設備和觀測設備所處的平臺處于運動狀態(tài)下,觀測設備所測得的數(shù)據(jù),如目標的方位、俯仰、斜距以及平臺自身的姿態(tài)等,不能直接反映目標在慣性空間中的航跡,且或多或少都存在誤差。除此之外,觀測設備的安裝標定也是實際工程中的一大問題,標定的好壞將直接影響著對目標觀測的精度。再者,對于目標的航跡融合及預測,目前并沒有公開的十分完善的系統(tǒng)模型。針對上述問題,本文結(jié)合實際工程項目,通過平臺解耦、數(shù)據(jù)預濾波,設備安裝標定計算,進而完成目標航跡融合及預測,搭建相應的數(shù)學模型,為后續(xù)在實際運動平臺上實現(xiàn)對運動目標的實時觀測以及捕獲、跟蹤與瞄準做準備,具有一定的工程應用價值。首先,本文對運動平臺所涉及的一些誤差源做了簡單介紹,并詳細介紹了本文所選取的坐標系,然后對目標、觀測設備和平臺之間的坐標關系進行了介紹,實現(xiàn)了目標的位置數(shù)據(jù)在非慣性坐標系與慣性坐標系之間的相互轉(zhuǎn)換,即完成平臺解耦的工作。其次,本文對實際工程中所要解決的設備安裝標定問題做了簡單陳述,并引入雞群優(yōu)化(Chicken Swarm Optimization,CSO)算法的改進算法來解決該問題。文中詳細描述了CSO算法的基本結(jié)構(gòu),在原有基礎上做出改進,利用改進算法計算出設備的近似最優(yōu)姿態(tài)和近似最優(yōu)位置。最后,本文將交互式多模型(Interacting Multiple Models,IMM)算法和最小二乘曲線擬合算法相結(jié)合,在局部范圍內(nèi),將多次不同間隔反向抽樣的數(shù)據(jù)用于臨近點擬合預測,并將多次的預測結(jié)果用于融合以產(chǎn)生目標航跡;在全局上,整體采用滑動窗的方式逐步外推預測,實現(xiàn)目標的航跡預測工作。
【關鍵詞】：運動平臺 融合及預測 平臺解耦 雞群優(yōu)化 交互式多模型
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(光電技術研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 致謝3-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 關于運動平臺11-13
• 1.2.2 航跡融合及預測相關技術13-15
• 1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 1.3.1 本文研究的內(nèi)容15-16
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 運動平臺涉及的基本問題17-28
• 2.1 運動平臺的誤差源17-18
• 2.2 坐標系的選取18-21
• 2.3 平臺解耦21-26
• 2.3.1 平臺解耦的數(shù)學模型21-24
• 2.3.2 平臺解耦的實驗驗證24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 3 雞群優(yōu)化算法解決設備安裝標定問題28-39
• 3.1 設備安裝標定問題28-29
• 3.2 雞群優(yōu)化算法29-33
• 3.2.1 基本算法29-32
• 3.2.2 算法改進32
• 3.2.3 改進算法驗證32-33
• 3.3 改進雞群優(yōu)化算法求解近似最優(yōu)標定參數(shù)33-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 目標航跡融合及預測39-57
• 4.1 目標運動模型39-41
• 4.1.1 CV模型39
• 4.1.2 CA模型39-40
• 4.1.3 其他模型40-41
• 4.2 卡爾曼濾波器41-42
• 4.3 交互式多模型算法42-45
• 4.4 最小二乘曲線擬合算法45-46
• 4.5 結(jié)合交互式多模型與曲線擬合的目標航跡融合及預測46-48
• 4.6 實驗結(jié)果及分析48-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 5 總結(jié)與展望57-60
• 5.1 本文主要工作及成果57-58
• 5.2 本文創(chuàng)新之處58
• 5.3 未來工作展望58-60
• 參考文獻60-64
• 作者簡介及在學期間發(fā)表的學術論文與研究成果64-65

【參考文獻】

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本文編號：291600