在復(fù)雜探測(cè)環(huán)境中對(duì)多目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤是現(xiàn)代探測(cè)領(lǐng)域一項(xiàng)重要的共性基礎(chǔ)研究,在國(guó)防領(lǐng)域具有重要意義。相對(duì)于傳統(tǒng)的檢測(cè)后跟蹤（Detect before track,DBT）技術(shù),新近提出的檢測(cè)前跟蹤（Track before detect,TBD）技術(shù)更為有效。大量研究表明,基于粒子濾波（Particle filter,PF）算法的TBD技術(shù)對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)效果顯著,但現(xiàn)階段在理論、方法以及工程實(shí)踐等方面仍存在不少亟待解決的問(wèn)題。例如:多目標(biāo)維數(shù)災(zāi)難、臨近目標(biāo)干擾、采樣粒子數(shù)規(guī)模的合理設(shè)定等。本文主要研究用于多目標(biāo)PF-TBD算法,主要工作如下:1、針對(duì)多目標(biāo)跟蹤的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,研究了獨(dú)立分區(qū)交叉采樣技術(shù),并以此為基礎(chǔ),推導(dǎo)了獨(dú)立分區(qū)粒子濾波算法,該算法利用后驗(yàn)獨(dú)立假設(shè),將高維度的多目標(biāo)聯(lián)合采樣降維成為多個(gè)單目標(biāo)采樣,通過(guò)子分區(qū)交叉采樣提高了粒子效率,從而使得計(jì)算量與目標(biāo)數(shù)線(xiàn)性相關(guān)。2、針對(duì)獨(dú)立分區(qū)算法沒(méi)有考慮目標(biāo)臨近干擾的問(wèn)題,提出了基于并行分區(qū)狀態(tài)采樣的粒子濾波改進(jìn)算法,在保持其后驗(yàn)獨(dú)立假設(shè)的前提下,改進(jìn)一階權(quán)重的計(jì)算方法,將臨近目標(biāo)的影響納入似然函數(shù),從而提高了目標(biāo)相互臨近時(shí)的跟蹤精度... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

本文組織結(jié)構(gòu)

圖2-2粒子重采樣示意圖

一幀像素化的量測(cè)數(shù)據(jù)平面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]水聲目標(biāo)特征分析與識(shí)別技術(shù)[J]. 方世良,杜栓平,羅昕煒,韓寧,徐曉男.  中國(guó)科學(xué)院院刊. 2019(03)
[2]一種被動(dòng)聲吶線(xiàn)譜背景均衡算法[J]. 蘆俊,張顏嶺,張鳳園.  聲學(xué)與電子工程. 2016(03)
[3]粒子濾波理論、方法及其在多目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 李天成,范紅旗,孫樹(shù)棟.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2015(12)
[4]基于多模粒子濾波的機(jī)動(dòng)弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤[J]. 龔亞信,楊宏文,胡衛(wèi)東,郁文賢.  電子與信息學(xué)報(bào). 2008(04)
[5]數(shù)字式聲吶中一種新的背景均衡算法[J]. 李啟虎,潘學(xué)寶,尹力.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 2000(01)

博士論文
[1]基于檢測(cè)前跟蹤技術(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 易偉.電子科技大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于被動(dòng)陣列的水聲弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 徐璐霄.電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3433451