近年來越來越多的學者都投身于機動目標跟蹤的研究中,如今單機動目標跟蹤技術(shù)已廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域,尤其在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域發(fā)揮著重要的影響。但是隨著跟蹤目標個數(shù)的增多以及目標跟蹤環(huán)境的復(fù)雜性增強,對多機動目標跟蹤以及非線性濾波技術(shù)的研究也具有重要的現(xiàn)實意義,因此本文針對非線性環(huán)境下的多機動目標跟蹤技術(shù)展開了算法研究。為了將目標與航跡產(chǎn)生關(guān)聯(lián)以精確的捕獲機動目標的航跡信息,本文使用標簽多伯努利（LMB）濾波器來標記目標的身份信息,從而可以有效地估計機動目標的狀態(tài)、個數(shù)和航跡。針對多個機動目標的跟蹤問題,考慮將多模型思想引入標簽多伯努利濾波器,提出了多模型標簽多伯努利（MM-LMB）濾波算法,通過使用多個運動模型的組合來處理目標運動模型的不確定性,獲得多機動目標的航跡估計。針對機動目標在運動過程中表現(xiàn)出的非線性運動特征,本文提出將容積卡爾曼濾波技術(shù)應(yīng)用到多模型標簽多伯努利濾波算法中,從而獲得問題的解析解,并使用協(xié)同轉(zhuǎn)彎模型和勻速運動模型的組合來匹配目標真實的運動情況。本文研究了使用MM-LMB濾波器實現(xiàn)多機動目標跟蹤的算法,以及在非線性環(huán)境下使用基于容積卡爾曼濾波的高斯混合方法和粒子濾波方法實... 

【文章來源】：長安大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

速率變化圖

OSPA距離

勢分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]多目標跟蹤算法的最優(yōu)子模式分配概率度量[J]. 劉國營,陳秀宏.  計算機工程. 2013(05)
[4]基于卡爾曼預(yù)測器的數(shù)據(jù)預(yù)取方法[J]. 郝利云,吳玲達.  計算機仿真. 2012(10)
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博士論文
[1]信息融合系統(tǒng)中的目標跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D]. 李良群.西安電子科技大學 2007

碩士論文
[1]復(fù)雜背景下的運動目標跟蹤算法研究及其應(yīng)用[D]. 胡瑋靜.江南大學 2014
[2]多目標跟蹤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法研究[D]. 馮洋.西安電子科技大學 2008



本文編號：3540568