發(fā)布時(shí)間：2017-04-01 19:12

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)載激光通信終端的多模型跟蹤算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)載激光通信終端的跟蹤問題一直是空間激光通信領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)。機(jī)載平臺一般指搭載在飛機(jī)、無人機(jī)、高空汽球、高空飛艇和臨近空間平臺這類在空間進(jìn)行運(yùn)動的平臺,這類平臺機(jī)動性強(qiáng)、速度快、運(yùn)動軌跡難以預(yù)測。因此在機(jī)載激光通信中,對機(jī)載通信終端的精確跟蹤是一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié),跟蹤的精度直接關(guān)系到機(jī)載激光通信的成敗。多模型(Multiple Model,MM)算法在機(jī)載平臺的跟蹤中是一種很好的跟蹤算法,本文的主要工作就是對多模型算法在機(jī)載激光通信終端的跟蹤過程中的性能進(jìn)行研究,通過對改進(jìn)前后的多模型算法的跟蹤性能進(jìn)行仿真分析,并通過一套模擬演示實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對改進(jìn)后的多模型算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多模型算法跟蹤性能的好壞取決于其使用的模型集,模型越精確、模型集越豐富,跟蹤效果就越好。首先,本文介紹了機(jī)載激光通信終端多模型跟蹤算法的相關(guān)研究背景,進(jìn)而在分析機(jī)載激光通信和多模型算法的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對機(jī)載激光通信PAT(Pointing、Acquisition and Tracking)系統(tǒng)的組成和工作原理進(jìn)行了分析,同時(shí)對機(jī)載激光通信中的跟蹤誤差進(jìn)行了分析。其次,詳細(xì)介紹了機(jī)載激光通信終端的相關(guān)跟蹤理論,對數(shù)據(jù)預(yù)處理、卡爾曼濾波和粒子濾波、跟蹤模型進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析。接著對多模型算法的基本原理和基本步驟進(jìn)行了介紹并進(jìn)行了算法分析,同時(shí)對基于CV/CA模型的多模型算法進(jìn)行了仿真分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)機(jī)載激光通信平臺處于強(qiáng)非線性狀態(tài)時(shí)(左/右轉(zhuǎn)彎),CV/CA模型會引起較大跟蹤誤差。最后,在前文理論分析和仿真的基礎(chǔ)上提出對多模型算法進(jìn)行改進(jìn),引入了適合高速高機(jī)動目標(biāo)跟蹤的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型(CS模型)和協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)彎模型(CT模型)并進(jìn)行了仿真分析,同時(shí)利用機(jī)載激光通信平臺的運(yùn)動軌跡模擬系統(tǒng)對改進(jìn)后的算法進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多模型算法能否有效降低跟蹤誤差、提高跟蹤精度取決于算法使用的模型集,各個(gè)模型越能準(zhǔn)確描述目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)且模型集越豐富,跟蹤效果就越好。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載平臺 交互式多模型算法 模型集 卡爾曼濾波 模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的與意義10-12
• 1.3 機(jī)載激光通信的國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r12-15
• 1.3.1 國外發(fā)展?fàn)顩r12-14
• 1.3.2 國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r14-15
• 1.4 多模型跟蹤算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.5 研究內(nèi)容18-19
• 2 機(jī)載激光通信PAT系統(tǒng)簡介19-24
• 2.1 PAT系統(tǒng)的工作流程19-20
• 2.2 PAT系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)20-21
• 2.3 機(jī)載激光通信中的跟蹤誤差分析21-24
• 2.3.1 圖像傳感器CCD誤差21-22
• 2.3.2 動態(tài)跟蹤滯后誤差22-23
• 2.3.3 信標(biāo)光光斑定位誤差23-24
• 3 機(jī)載激光通信終端跟蹤的相關(guān)理論24-37
• 3.1 概述24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理25-28
• 3.2.1 野點(diǎn)剔除25-26
• 3.2.2 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)26-28
• 3.3 經(jīng)典跟蹤濾波算法28-31
• 3.3.1 卡爾曼濾波29-30
• 3.3.2 粒子濾波30-31
• 3.4 機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型31-37
• 3.4.1 CV和CA模型31-32
• 3.4.2 CT模型32-33
• 3.4.3 Singer模型33-35
• 3.4.4“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型35-37
• 4 IMM算法的基本理論及改進(jìn)37-48
• 4.1 IMM算法的基本理論37-41
• 4.1.1 基本原理37-38
• 4.1.2 基本步驟38-40
• 4.1.3 算法分析40-41
• 4.2 IMM的算法特性及其適用范圍41-42
• 4.2.1 IMM的算法特性41-42
• 4.2.2 IMM算法的適用范圍42
• 4.3 基于IMM的目標(biāo)跟蹤仿真分析42-44
• 4.4 IMM算法中模型集的改進(jìn)44-48
• 4.4.1 引入“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的IMM算法44-46
• 4.4.2 引入轉(zhuǎn)彎模型的IMM算法46-48
• 5 信標(biāo)光光斑的處理及多模型跟蹤算法演示實(shí)驗(yàn)48-63
• 5.1 基于DM642的信標(biāo)光檢測48-57
• 5.1.1 DM642及其接48-49
• 5.1.2 信標(biāo)光光斑處理過程49
• 5.1.3 質(zhì)心定位算法及誤差分析49-53
• 5.1.4 信標(biāo)光提取和中心坐標(biāo)計(jì)算53-55
• 5.1.5 算法的軟件實(shí)現(xiàn)55-57
• 5.2 室內(nèi)跟蹤演示實(shí)驗(yàn)57-63
• 5.2.1 演示實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)成57-59
• 5.2.2 跟蹤演示實(shí)驗(yàn)及分析59-63
• 6 總結(jié)與展望63-64
• 6.1 全文總結(jié)63
• 6.2 工作展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果68

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 譚順成;王國宏;王娜;賈舒宜;;改進(jìn)的交互式當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型算法[J];電光與控制;2011年04期

2 姜會林;劉志剛;佟首峰;劉鵬;;機(jī)載激光通信環(huán)境適應(yīng)性及關(guān)鍵技術(shù)分析[J];紅外與激光工程;2007年S1期

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)載激光通信終端的多模型跟蹤算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：281142