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機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波的在線學(xué)習(xí)方法

發(fā)布時間:2025-02-07 12:21
  本文從基本的卡爾曼濾波算法出發(fā),主要研究了機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波的在線學(xué)習(xí)方法,并從單個機(jī)動目標(biāo)擴(kuò)展到機(jī)動多目標(biāo)跟蹤濾波,并加以驗證分析。首先,針對常見機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波算法中的優(yōu)缺點進(jìn)行分析,提出了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線優(yōu)化反饋機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波算法。使用Ehman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)方法,通過對目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測值與最優(yōu)估計的殘差、新息以及濾波增益矩陣進(jìn)行在線學(xué)習(xí)實時監(jiān)測目標(biāo)機(jī)動項的大小,并根據(jù)機(jī)動大小實時調(diào)整最優(yōu)估計和運動模型參數(shù)?朔艘话銦o跡卡爾曼濾波可能會出現(xiàn)的濾波發(fā)散的問題,相比于IMMELM在線學(xué)習(xí)跟蹤濾波方法,其跟蹤濾波精度有更明顯的提升。其次,針對不同機(jī)動目標(biāo)的優(yōu)化濾波方法中所存在的優(yōu)化相對滯后的問題,提出了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的緊耦合跟蹤濾波算法,將優(yōu)化過程提前至濾波過程中的預(yù)測階段,使得目標(biāo)在跟蹤預(yù)測階段就有一個相對優(yōu)化過的預(yù)測值和調(diào)整后的噪聲方差,從而就減少了優(yōu)化過程滯后所帶來的誤差。相比于其他傳統(tǒng)的優(yōu)化方法,其濾波跟蹤精度有一定的提升。最后,針對雜波環(huán)境下的機(jī)動多目標(biāo)關(guān)聯(lián)跟蹤濾波過程中,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)后關(guān)聯(lián)量測仍然包含著相對機(jī)動誤差的問題,提出了一種基于緊...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1單個機(jī)動目標(biāo)跟蹤原理示意圖??根據(jù)以上單機(jī)動目標(biāo)跟蹤流程,可以將機(jī)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)大致分為三個部分:狀態(tài)估計算法、??

圖1.1單個機(jī)動目標(biāo)跟蹤原理示意圖??根據(jù)以上單機(jī)動目標(biāo)跟蹤流程,可以將機(jī)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)大致分為三個部分:狀態(tài)估計算法、??

采用單模型或者多模型的魯棒算法,可以減輕模型誤差帶來的影響。??除了上述單個機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波的主要模塊外,多機(jī)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)還包括了關(guān)聯(lián)門的形成、??多目標(biāo)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與維持、多目標(biāo)跟蹤起始與終結(jié)理論等|8],其系統(tǒng)原理如圖1.2所示。??&跟蹤起始與??i?終結(jié)??1?""??I....


圖1.2機(jī)動多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)原理示意圖??其中,關(guān)聯(lián)門是整個目標(biāo)跟蹤過程中的一個子區(qū)域,以目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值為區(qū)域中心,其范??

圖1.2機(jī)動多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)原理示意圖??其中,關(guān)聯(lián)門是整個目標(biāo)跟蹤過程中的一個子區(qū)域,以目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值為區(qū)域中心,其范??

??圖1.1單個機(jī)動目標(biāo)跟蹤原理示意圖??根據(jù)以上單機(jī)動目標(biāo)跟蹤流程,可以將機(jī)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)大致分為三個部分:狀態(tài)估計算法、??目標(biāo)運動模型建模方法和濾波器的結(jié)構(gòu)設(shè)計|5]。其中,狀態(tài)估計算法是研究目標(biāo)跟蹤過程的基礎(chǔ),??根據(jù)給定的量測和一定的性能指標(biāo)得出目標(biāo)的最優(yōu)估計值是目標(biāo)跟....


圖2.1卡爾曼濾波流程圖??-9-??

圖2.1卡爾曼濾波流程圖??-9-??

在機(jī)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中應(yīng)用最為廣泛的仍然是以卡爾曼濾波為主體結(jié)構(gòu)算法實現(xiàn)簡單、計算量小、對空間存儲的要求不高,而且在一定程度上能夠處理蹤系統(tǒng),故而得以廣泛應(yīng)用。其算法基本流程為:??(1)狀態(tài)的一步預(yù)測:??^k|k-i?=?-F(fc)^-i|fe-i(2)協(xié)方差矩陣的一步預(yù)測:....


圖2.3基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線優(yōu)化反饋濾波器框圖??..

圖2.3基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線優(yōu)化反饋濾波器框圖??..

?L〇?〇?1.??觀測函數(shù)則為簡單的以雷達(dá)坐標(biāo)為原點的直角坐標(biāo)系到極坐標(biāo)系的空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換函數(shù),具體的濾??波算法流程圖如圖2.4所示。??-17-??



本文編號:4030867

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