目標(biāo)識(shí)別問題是一個(gè)應(yīng)用廣泛的研究領(lǐng)域,其中,飛行器的識(shí)別在軍事、航空有重要的應(yīng)用。一方面,識(shí)別方法的準(zhǔn)確性是一個(gè)研究的熱點(diǎn),同時(shí),對(duì)于識(shí)別結(jié)果的可信性也成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題。本論文針對(duì)飛行目標(biāo)的識(shí)別問題進(jìn)行研究。論文建立了飛行目標(biāo)的航跡檢測(cè)模型,并對(duì)于數(shù)據(jù)中的漏點(diǎn)和廢點(diǎn)進(jìn)行了處理。首先,根據(jù)物體運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律分別對(duì)飛行目標(biāo)的運(yùn)動(dòng),建立了狀態(tài)方程,加入了隨機(jī)噪聲,并對(duì)非線性狀態(tài)方程進(jìn)行了離散化處理。其次,建立了兩坐標(biāo)雷達(dá)下的觀測(cè)方程,并對(duì)方程進(jìn)行了離散化。最后,根據(jù)狀態(tài)方程和觀測(cè)方程對(duì)卡爾曼濾波器需要的參數(shù)進(jìn)行了初始化,建立航跡機(jī)動(dòng)檢測(cè)過程。本論文關(guān)注的另外一個(gè)問題是識(shí)別結(jié)果的可信度問題。根據(jù)航跡給出的各種條件,分別建立了三種基于可信度的目標(biāo)識(shí)別模型,以適應(yīng)各種情況下的判別。前兩種是基于概率的方法,建立了統(tǒng)計(jì)判別模型。第三種方法則是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的方法,建立了基于隸屬度的目標(biāo)飛行器識(shí)別模型。最后,本論文給出了相應(yīng)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)。針對(duì)一組飛行目標(biāo)的航跡,給出了應(yīng)用本論文識(shí)別方法的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本論文給出基于可信度判別飛行目標(biāo)的方法是有效的。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：V219;E91
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 “目標(biāo)跟蹤”及“飛行目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測(cè)”的問題概述和研究現(xiàn)狀
        1.2.2 仿真可信性研究的發(fā)展歷程
        1.2.3 已取得的研究成果
    1.3 論文研究的主要問題
    1.4 論文的章節(jié)結(jié)構(gòu)
第2章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 插值逼近
    2.2 線性矢量卡爾曼濾波器
    2.3 可信度
        2.3.1 模糊意義下的可信度
        2.3.2 統(tǒng)計(jì)意義下的可信度
    2.4 本章小結(jié)
第3章 機(jī)動(dòng)檢測(cè)模型
    3.1 引言
    3.2 飛行目標(biāo)的線性卡爾曼濾波器模型
    3.3 兩坐標(biāo)雷達(dá)航跡檢測(cè)的卡爾曼濾波器模型
        3.3.1 兩坐標(biāo)雷達(dá)卡爾曼濾波器模型的線性化
        3.3.2 兩坐標(biāo)雷達(dá)卡爾曼濾波器狀態(tài)向量的初始化
    3.4 卡爾曼濾波器的計(jì)算過程
        3.4.1 航跡漏點(diǎn)數(shù)據(jù)處理
        3.4.2 航跡廢點(diǎn)數(shù)據(jù)處理
        3.4.3 卡爾曼濾波器航跡檢測(cè)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于可信度的目標(biāo)識(shí)別模型
    4.1 目標(biāo)識(shí)別的可信度
    4.2 飛行目標(biāo)識(shí)別可信度模型的建立
        4.2.1 基于高度的單參數(shù)可信度
        4.2.2 基于速度的單參數(shù)可信度
        4.2.3 目標(biāo)識(shí)別的多參數(shù)可信度
    4.3 基于模糊隸屬度的飛行目標(biāo)識(shí)別可信度模型
        4.3.1 目標(biāo)物的狀態(tài)信息
        4.3.2 隸屬度的計(jì)算
    4.4 本章小結(jié)
第5章 數(shù)值仿真計(jì)算
    5.1 某站第一批航跡的機(jī)動(dòng)檢測(cè)
    5.2 某站第一批航跡基于可信度目標(biāo)識(shí)別
    5.3 某站第二批航跡的機(jī)動(dòng)檢測(cè)模型
    5.4 某站第二批航跡基于可信度目標(biāo)識(shí)別
    5.5 結(jié)論
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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5 Lailiang Song;Chunxi Zhang;Jiazhen Lu;;Self-alignment of full skewed RSINS: observability analysis and full-observable Kalman filter[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2014年01期

6 Hao Guo;Chen Cheng;Xiaohua Cao;Jie Xiang;Junjie Chen;Kerang Zhang;;Resting-state functional connectivity abnormalities in first-onset unmedicated depression[J];Neural Regeneration Research;2014年02期

7 靳標(biāo);糾博;劉宏偉;蘇濤;;一種針對(duì)目標(biāo)跟蹤的自適應(yīng)波形選擇方法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

8 Chaoyang Jiang;Yongan Zhang;;Reduced-order Kalman filtering for state constrained linear systems[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2013年04期

9 ;Data fusion for target tracking in wireless sensor networks using quantized innovations and Kalman filtering[J];Science China(Information Sciences);2012年03期

10 柴獲;閆軍;李秦渝;;基于置信度的軟件質(zhì)量模糊評(píng)價(jià)模型研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年02期

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7 趙丹丹;多傳感器數(shù)據(jù)融合在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用研究[D];太原理工大學(xué);2007年

8 陶巖;魚雷自導(dǎo)系統(tǒng)仿真的VV&A研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

9 何振軍;基于模糊隨機(jī)概率理論上的結(jié)構(gòu)可靠度分析[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2004年

10 黃靜;紅外目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D];大連理工大學(xué);2002年

本文編號(hào)：2845120