基于粒子濾波的水下目標(biāo)跟蹤置前檢測(cè)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-31 13:06
由于電磁波和光在水體傳播時(shí)衰減很大,海洋是聲透明的,聲波是水下信息傳輸、水下目標(biāo)探測(cè)、水底成像等的主要手段。隨著聲隱身技術(shù)的發(fā)展,以及水聲信道的復(fù)雜性,水下目標(biāo)探測(cè)面臨著“兩個(gè)一千”問題,即干擾數(shù)是目標(biāo)數(shù)的一千倍以上,干擾強(qiáng)度是目標(biāo)強(qiáng)度的一千倍以上,給水下目標(biāo)跟蹤檢測(cè)帶來(lái)了困難。跟蹤置前檢測(cè)(Track-Before-Detect, TBD)方法是弱目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的重要研究方向,與傳統(tǒng)的先檢測(cè)后跟蹤(Track-After-Detect, TAD)方法不同,該方法并不設(shè)定門限對(duì)目標(biāo)的存在性進(jìn)行判斷,而是通過關(guān)聯(lián)目標(biāo)的物理運(yùn)動(dòng)軌跡特征,挖掘原始數(shù)據(jù)中的有效信息,通過時(shí)間積累,實(shí)現(xiàn)弱目標(biāo)的航跡提取。粒子濾波(Particle Filter, PF)是處理非線性序貫濾波問題的一個(gè)重要手段,是目標(biāo)跟蹤問題的一個(gè)重要研究方向。本文基于PF技術(shù)開展水下弱目標(biāo)的跟蹤置前檢測(cè)方法研究,主要工作如下:首先,研究利用序貫貝葉斯濾波方法開展水下目標(biāo)跟蹤方法研究。建立了水下目標(biāo)狀態(tài)空間變化模型,針對(duì)水聲傳播過程的非線性特點(diǎn),研究擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)、集合卡爾曼...
【文章來(lái)源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題背景及意義
1.2 序貫貝葉斯跟蹤技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作
2 水聲傳播模型
2.1 波動(dòng)方程
2.2 平面波模型
2.3 簡(jiǎn)正波模型
2.3.1 環(huán)境與距離獨(dú)立簡(jiǎn)正波模型
2.3.2 環(huán)境依賴距離簡(jiǎn)正波模型
2.4 小結(jié)
3 序貫貝葉斯濾波水下目標(biāo)跟蹤方法
3.1 問題建模
3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
3.3 集合卡爾曼濾波器
3.4 粒子濾波器
3.5 仿真分析與比較
3.6 小結(jié)
4 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測(cè)方法
4.1 跟蹤置前檢測(cè)算法
4.2 問題建模
4.2.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型
4.2.2 系統(tǒng)測(cè)量模型
4.2.3 匹配場(chǎng)處理
4.2.4 似然函數(shù)計(jì)算
4.3 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測(cè)方法
4.3.1 算法原理
4.3.2 算法實(shí)現(xiàn)
4.4 仿真分析與比較
4.4.1 算法收斂性分析
4.4.2 跟蹤精度與目標(biāo)存在概率分析
4.4.3 PF與PF-TBD分析比較
4.5 小結(jié)
5 水下弱目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的實(shí)驗(yàn)研究
5.1 實(shí)驗(yàn)概況
5.2 實(shí)測(cè)環(huán)境參數(shù)及導(dǎo)航數(shù)據(jù)分析
5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)算法驗(yàn)證
5.4 小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]水聲信號(hào)處理中匹配場(chǎng)處理技術(shù)研究的現(xiàn)狀和展望[J]. 王靜,黃建國(guó),管靜. 聲學(xué)技術(shù). 2000(01)
博士論文
[1]基于粒子濾波的弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 龔亞信.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[2]信息融合系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D]. 李良群.西安電子科技大學(xué) 2007
碩士論文
[1]PF-TBD算法及其在天波超視距雷達(dá)中的應(yīng)用研究[D]. 鄒丁秋.電子科技大學(xué) 2013
[2]基于粒子濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 孫星.西安電子科技大學(xué) 2013
本文編號(hào):2949654
【文章來(lái)源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題背景及意義
1.2 序貫貝葉斯跟蹤技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作
2 水聲傳播模型
2.1 波動(dòng)方程
2.2 平面波模型
2.3 簡(jiǎn)正波模型
2.3.1 環(huán)境與距離獨(dú)立簡(jiǎn)正波模型
2.3.2 環(huán)境依賴距離簡(jiǎn)正波模型
2.4 小結(jié)
3 序貫貝葉斯濾波水下目標(biāo)跟蹤方法
3.1 問題建模
3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
3.3 集合卡爾曼濾波器
3.4 粒子濾波器
3.5 仿真分析與比較
3.6 小結(jié)
4 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測(cè)方法
4.1 跟蹤置前檢測(cè)算法
4.2 問題建模
4.2.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型
4.2.2 系統(tǒng)測(cè)量模型
4.2.3 匹配場(chǎng)處理
4.2.4 似然函數(shù)計(jì)算
4.3 基于粒子濾波的跟蹤置前檢測(cè)方法
4.3.1 算法原理
4.3.2 算法實(shí)現(xiàn)
4.4 仿真分析與比較
4.4.1 算法收斂性分析
4.4.2 跟蹤精度與目標(biāo)存在概率分析
4.4.3 PF與PF-TBD分析比較
4.5 小結(jié)
5 水下弱目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的實(shí)驗(yàn)研究
5.1 實(shí)驗(yàn)概況
5.2 實(shí)測(cè)環(huán)境參數(shù)及導(dǎo)航數(shù)據(jù)分析
5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)算法驗(yàn)證
5.4 小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]水聲信號(hào)處理中匹配場(chǎng)處理技術(shù)研究的現(xiàn)狀和展望[J]. 王靜,黃建國(guó),管靜. 聲學(xué)技術(shù). 2000(01)
博士論文
[1]基于粒子濾波的弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 龔亞信.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[2]信息融合系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D]. 李良群.西安電子科技大學(xué) 2007
碩士論文
[1]PF-TBD算法及其在天波超視距雷達(dá)中的應(yīng)用研究[D]. 鄒丁秋.電子科技大學(xué) 2013
[2]基于粒子濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 孫星.西安電子科技大學(xué) 2013
本文編號(hào):2949654
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