本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波的協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)跟蹤融合算法

  更多相關(guān)文章： 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng) 粒子濾波 跟蹤融合

【摘要】：現(xiàn)代雷達(dá)隨著新技術(shù)的引進(jìn)和新算法的提出而變得越來越先進(jìn),但是不斷出現(xiàn)的低空高速目標(biāo)、飛速發(fā)展的隱形飛機(jī)、與時(shí)俱進(jìn)的雷達(dá)干擾技術(shù)以及快速更新迭代的攻擊性武器等,對(duì)雷達(dá)的性能甚至生存形成了巨大威脅。協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)充分利用了空間、頻率以及極化方式之間的差異性信息,對(duì)比傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng),不僅有著良好的探測(cè)性能,同時(shí)也在適應(yīng)能力、機(jī)動(dòng)性能以及生存能力等方面優(yōu)勢(shì)明顯。協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵問題是跟蹤融合問題,而跟蹤融合在不同的場(chǎng)景下存在巨大差異,例如近距的簡(jiǎn)單線性陣列場(chǎng)景和大空間尺度的廣域分布雷達(dá)場(chǎng)景等。本文針對(duì)微弱目標(biāo)探測(cè)問題,研究了協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式,重點(diǎn)研究了陣列和分布節(jié)點(diǎn)兩個(gè)場(chǎng)景下的跟蹤融合算法,主要的工作有:1.闡述了協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)的概念,分析了系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)和主要研究?jī)?nèi)容,梳理了系統(tǒng)的典型場(chǎng)景——陣列和分布節(jié)點(diǎn),以及這些場(chǎng)景中的問題和特點(diǎn)。2.在線性陣列場(chǎng)景中,針對(duì)均勻線陣間距增大時(shí)出現(xiàn)的柵瓣問題,提出了一種基于柵瓣增益的粒子濾波算法,相比于傳統(tǒng)柵瓣抑制方法帶來的主瓣展寬等負(fù)面影響,該算法從信號(hào)處理角度充分挖掘了柵瓣部分所攜帶的目標(biāo)信息,最大限度地利用了目標(biāo)可能流失的能量,最終獲得了更好的檢測(cè)性能和更精確的跟蹤結(jié)果。3.在分布節(jié)點(diǎn)場(chǎng)景中,對(duì)比了分布式粒子濾波的不同類別,分析了各種類別的分布式粒子濾波的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍,針對(duì)各個(gè)雷達(dá)節(jié)點(diǎn)中粒子異步生成時(shí)的位置不一致問題,提出了一種基于廣義協(xié)方差交集的異步粒子融合算法,通過廣義協(xié)方差交集對(duì)不同雷達(dá)節(jié)點(diǎn)的異步粒子信息進(jìn)行融合。該算法能夠達(dá)到與集中式融合相接近的性能;特別是在粒子數(shù)目不飽和時(shí),該算法既保證了探測(cè)的效果,又降低了融合時(shí)需要的通信帶寬,同時(shí)更少的粒子數(shù)也減輕了系統(tǒng)的計(jì)算壓力。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提出算法在處理柵瓣問題和異步粒子融合問題時(shí)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)同探測(cè)系統(tǒng) 粒子濾波 跟蹤融合
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外的研究動(dòng)態(tài)12-14
• 1.2.1 柵瓣抑制技術(shù)12-13
• 1.2.2 分布式融合算法13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第二章 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)及其跟蹤融合算法16-32
• 2.1 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)16-20
• 2.1.1 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)概述16-17
• 2.1.2 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)17-19
• 2.1.3 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)研究?jī)?nèi)容19-20
• 2.2 協(xié)同探測(cè)系統(tǒng)的跟蹤融合算法20-24
• 2.2.1 跟蹤融合的結(jié)構(gòu)20-22
• 2.2.2 融合中信息的層次22-24
• 2.3 粒子濾波估計(jì)理論24-31
• 2.3.1 序貫重要性采樣25-26
• 2.3.2 重采樣26-28
• 2.3.3 目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)28
• 2.3.4 仿真分析28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于線性陣列的粒子濾波算法32-48
• 3.1 陣列模型中的柵瓣問題32-36
• 3.1.1 柵瓣產(chǎn)生原因分析32-35
• 3.1.2 柵瓣抑制方法研究35-36
• 3.2 多發(fā)多收的陣列36-38
• 3.2.1 陣列模型36-37
• 3.2.2 信號(hào)模型37-38
• 3.3 基于柵瓣增益的粒子濾波算法38-47
• 3.3.1 算法設(shè)計(jì)38-41
• 3.3.2 算法流程41
• 3.3.3 算法仿真41-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于分布節(jié)點(diǎn)的粒子濾波算法48-66
• 4.1 分布節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合問題48-49
• 4.2 分布式粒子濾波算法49-57
• 4.2.1 分布式粒子濾波的分類50-56
• 4.2.2 分布式粒子濾波算法的關(guān)鍵問題56-57
• 4.3 基于廣義協(xié)方差交集的分布式粒子濾波算法57-64
• 4.3.1 算法設(shè)計(jì)58-59
• 4.3.2 算法流程59-61
• 4.3.3 算法仿真61-64
• 4.4 本章小結(jié)64-66
• 第五章 結(jié)束語66-68
• 5.1 工作總結(jié)66
• 5.2 工作展望66-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果74-75

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本文編號(hào)：577815