本文關鍵詞：臨近空間高速高機動目標跟蹤算法研究

  更多相關文章： 臨近空間飛行器 高速高機動 非線性濾波 目標跟蹤 修正Hough 航跡起始

【摘要】：近年來隨著科技的發(fā)展,臨近空間高速高機動飛行器給世界各國的安全帶來了極大的威脅。飛行器具有高超聲速性、高機動性以及隱身等特點,對這類目標進行跟蹤防御是一個極其嚴峻的挑戰(zhàn),將逐步成為研究的重點。因此本文對臨近空間高速高機動目標的跟蹤算法展開了深入的研究,主要針對快速準確的航跡起始和穩(wěn)定的目標航跡維持來進行展開。本論文的主要貢獻如下:1、針對臨近空間高速高機動目標航跡起始難點,提出了基于多普勒的改進修正Hough變換航跡起始算法,與傳統(tǒng)航跡起始算法相比,本文提出的算法正確起始概率高、虛假航跡占有率低且航跡起始速度快。2、針對高機動飛行器極強的非線性機動特性,提出了一種基于隨機積分的非線性跟蹤濾波算法,通過利用隨機積分準則實現對非線性系統(tǒng)狀態(tài)的無偏估計,改善了高機動飛行器的跟蹤穩(wěn)定度以及精度。3、針對飛行器各個階段的運動特性,提出了一種基于模態(tài)估計的交互多模非線性濾波跟蹤算法。通過實時估計判斷目標運動模態(tài),并自適應的采用匹配跟蹤算法實現目標的最優(yōu)跟蹤,同C-IMMSSIF濾波算法相比,改進算法提高了目標跟蹤成功概率和跟蹤精度,且該算法計算量更小。4、目標在不同飛行階段具有不同的運動形態(tài),根據其運動特性,利用基于模態(tài)估計的C-IMMSSIF濾波算法分別從數據率、檢測概率以及機動性等方面對不同運動形態(tài)下目標的跟蹤性能進行詳細研究,并得到一系列的結論。本文提出的新算法已通過仿真實驗驗證,在不同階段對目標的跟蹤性能均有一定程度提升,具有一定的工程實踐價值。
【關鍵詞】：臨近空間飛行器 高速高機動 非線性濾波 目標跟蹤 修正Hough 航跡起始
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V249;TN713
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內外研究動態(tài)11-15
• 1.2.1 高超聲速飛行器發(fā)展動態(tài)11-13
• 1.2.2 航跡起始算法研究現狀13
• 1.2.3 跟蹤算法研究現狀13-15
• 1.3 本文主要工作15-17
• 第二章 機動模型及濾波算法17-35
• 2.1 機動目標跟蹤原理17-18
• 2.2 機動目標運動模型18-21
• 2.3 線性濾波算法21-23
• 2.4 非線性濾波算法23-34
• 2.4.1 擴展卡爾曼濾波算法(EKF)25-26
• 2.4.2 不敏卡爾曼濾波算法(UKF)26-28
• 2.4.3 容積卡爾曼濾波算法(CKF)28-32
• 2.4.4 幾種非線性濾波算法的性能對比分析32-34
• 2.5 本章小結34-35
• 第三章 高速高機動目標航跡起始算法35-49
• 3.1 航跡起始難點分析35-36
• 3.2 基于多普勒的改進修正Hough變換航跡起始算法36-43
• 3.2.1 條件約束和波門擴大37-39
• 3.2.2 修正Hough變換航跡起始39-42
• 3.2.3 航跡起始算法步驟42-43
• 3.3 仿真實驗分析43-47
• 3.4 本章小結47-49
• 第四章 高速高機動目標跟蹤算法49-75
• 4.1 運動特性分析49-50
• 4.2 基于隨機積分的非線性濾波算法(SSIF)50-58
• 4.2.1 隨機球面積分規(guī)則50-51
• 4.2.2 隨機徑向積分規(guī)則51-52
• 4.2.3 隨機球面徑向積分規(guī)則52-53
• 4.2.4 隨機球面徑向積分濾波器步驟53-54
• 4.2.5 非線性濾波算法仿真分析54-58
• 4.3 C-IMMSSIF濾波算法基本原理58-61
• 4.4 基于模態(tài)估計的C-IMMSSIF跟蹤算法61-65
• 4.4.1 基于模態(tài)估計的C-IMMSSIF跟蹤算法具體步驟62-63
• 4.4.2 跟蹤系統(tǒng)描述63-64
• 4.4.3 仿真分析64-65
• 4.5 臨近空間高速高機動目標跟蹤性能分析65-74
• 4.5.1 不同檢測概率對跟蹤性能的影響66-69
• 4.5.2 不同數據率對跟蹤性能的影響69-73
• 4.5.3 分析不同機動性對跟蹤性能的影響73-74
• 4.6 本章小結74-75
• 第五章 總結75-77
• 5.1 全文總結75
• 5.2 工作展望75-77
• 致謝77-78
• 參考文獻78-82
• 攻讀碩士學位期間取得的成果82-83

【共引文獻】

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本文編號：594805