機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域中的應(yīng)用十分廣泛,在眾多專(zhuān)家學(xué)者的共同努力下,該技術(shù)的關(guān)鍵算法研究近年來(lái)取得了很大的進(jìn)步,為實(shí)現(xiàn)精確打擊和國(guó)土防空提供了理論支撐。但隨著高新技術(shù)武器裝備日新月異的發(fā)展,反跟蹤技術(shù)的不斷進(jìn)步,尤其是臨近空間高超聲速飛行器這一新型戰(zhàn)略武器概念的提出、實(shí)現(xiàn)和發(fā)展,讓現(xiàn)有的防空反導(dǎo)體制受到了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。首先,介紹了課題研究的背景與研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)介紹了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤自適應(yīng)濾波算法和模型算法的研究現(xiàn)狀,詳細(xì)介紹了目前非線(xiàn)性目標(biāo)跟蹤中常用的EKF、UKF、CKF和QKF濾波算法以及交互式多模型算法。分析了不同環(huán)境下算法的優(yōu)缺點(diǎn),仿真比較了各算法的性能,并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。其次,引入性能更優(yōu)的CQKF算法對(duì)臨近空間高超聲速飛行器進(jìn)行跟蹤。CQKF算法是CKF算法更廣義的形式,不僅能克服QKF中的“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題,而且算法精度會(huì)隨高斯-拉蓋爾積分點(diǎn)階數(shù)的增加而增加。在臨近空間高超聲速目標(biāo)背景下的仿真結(jié)果表明,三階CQKF算法的精度要高于CKF的精度,后依次為UKF和EKF。然后,針對(duì)CQKF算法在對(duì)臨近空間高超聲速飛行器進(jìn)行跟蹤時(shí),會(huì)因?yàn)轱w行器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的突變而導(dǎo)致跟蹤精度... 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 高超聲速目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 非線(xiàn)性目標(biāo)跟蹤濾波算法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 跟蹤模型算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)及工作安排
第二章 非線(xiàn)性機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤濾波算法
    2.1 引言
    2.2 非線(xiàn)性濾波算法
        2.2.1 基礎(chǔ)卡爾曼濾波
        2.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)
        2.2.3 不敏卡爾曼濾波(UKF)
        2.2.4 平方根容積卡爾曼濾波(SRCKF)
        2.2.5 求積卡爾曼濾波(QKF)
    2.3 算法仿真及實(shí)驗(yàn)分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 交互式多模型自適應(yīng)跟蹤算法
    3.1 引言
    3.2 常用機(jī)動(dòng)目標(biāo)單模型
        3.2.1 CV、CA和 CT模型
        3.2.2 Singer模型和CS模型
        3.2.3 Jerk模型算法
    3.3 交互式多模型自適應(yīng)算法
        3.3.1 多模型算法
        3.3.2 交互式多模型算法
    3.4 算法仿真和分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于CQKF算法的高超聲速目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤
    4.1 引言
    4.2 基于多維積分的CQ點(diǎn)計(jì)算
        4.2.1 貝葉斯框架下的濾波方法
        4.2.2 高斯-拉蓋爾積分規(guī)則
        4.2.3 求容積規(guī)則
        4.2.4 容積-積分(CQ)規(guī)則
        4.2.5 CQ點(diǎn)及相應(yīng)權(quán)值的計(jì)算
    4.3 CQKF算法
    4.4 臨近空間高超聲速目標(biāo)建模
        4.4.1 飛行軌道設(shè)計(jì)
        4.4.2 飛行軌跡的數(shù)學(xué)模型表示
    4.5 算法仿真及實(shí)驗(yàn)分析
        4.5.1 算法仿真
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于RNST-CQKF算法的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤
    5.1 引言
    5.2 ST-CQKF算法
        5.2.1 強(qiáng)跟蹤濾波器
        5.2.2 ST-CQKF算法
        5.2.3 算法仿真及實(shí)驗(yàn)分析
    5.3 RNST-CQKF算法
        5.3.1 STF算法的不足
        5.3.2 對(duì)STF算法的改進(jìn)
        5.3.3 殘差歸一化ST-CQKF算法
    5.4 RNST-CQKF算法仿真及結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 研究前景展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的科研工作


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)估計(jì)與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的研究[D]. 孫福明.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]高速高機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法及應(yīng)用研究[D]. 樊友友.西安電子科技大學(xué) 2013
[2]高速高機(jī)動(dòng)目標(biāo)IMM跟蹤算法研究[D]. 陸晶瑩.南京理工大學(xué) 2010
[3]多模型機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 姜燕.太原理工大學(xué) 2010
[4]機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤理論的算法研究[D]. 趙智勇.江南大學(xué) 2008
[5]機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究[D]. 彭亮.西北工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3193940