發(fā)布時間：2017-04-15 10:09

  本文關(guān)鍵詞：雷達目標(biāo)跟蹤方法探究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標(biāo)跟蹤理論自從上世紀(jì)50年代誕生以來,已在彈道導(dǎo)彈防御、戰(zhàn)場監(jiān)視、精確制導(dǎo)、空中交通管制、導(dǎo)航、機器人視覺等軍事和民用領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤最基本的問題是通過處理被噪聲污染的有關(guān)目標(biāo)狀態(tài)的觀測信息來實時準(zhǔn)確地進行目標(biāo)運動狀態(tài)的估計,即狀態(tài)最優(yōu)估計問題。本文首先介紹了目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的基本概念、結(jié)構(gòu)、原理以及需要解決的基本問題。接著討論了作為跟蹤問題基礎(chǔ)的線性估計理論的一些結(jié)果和線性隨機系統(tǒng)的空間模型,并由此引入卡爾曼濾波的研究。作為一種以最小均方誤差為準(zhǔn)則的線性最優(yōu)狀態(tài)濾波,卡爾曼濾波算法是現(xiàn)階段雷達中最常用的跟蹤算法,在雷達的跟蹤算法中占據(jù)了主導(dǎo)地位。但是由于其要求系統(tǒng)為線性模型,而實際往往不滿足,本文研究了針對非線性系統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波。擴展卡爾曼濾波是通過泰勒級數(shù)展開將非線性模型線性近似化處理的次最優(yōu)濾波,其雅可比矩陣的計算量很大,不易得到。針對卡爾曼濾波等算法的計算量大的缺點,本文研究了結(jié)構(gòu)簡單、工程上常用的α-β濾波算法。之后本文討論了對于將要進行濾波處理的雷達原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理,包括野值判別與剔除、量測去偏轉(zhuǎn)化。本文還研究了信息融合理論中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程是確定雷達接收的量測信息和目標(biāo)源對應(yīng)關(guān)聯(lián)的過程。本文探討了便于實現(xiàn)、計算量小的最近鄰方法,但它在信噪比不太高、雜波密集的環(huán)境下效果比較差。并結(jié)合某項目,進行了目標(biāo)跟蹤理論的具體實際應(yīng)用。最后,對于本文的不足,進行了總結(jié)與展望。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)跟蹤 線性估計 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN953
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 符號對照表8-10
• 縮略語對照表10-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 目標(biāo)跟蹤理論的研究意義13
• 1.2 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)原理13-19
• 1.2.1 跟蹤的基本信息15-16
• 1.2.2 跟蹤坐標(biāo)系的問題16-17
• 1.2.3 跟蹤濾波和目標(biāo)運動方程17-19
• 1.3 目標(biāo)跟蹤技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀19-20
• 1.4 本文的主要工作20-21
• 第二章 估計理論21-41
• 2.1 估計的基本概念21-32
• 2.1.1 最大似然和最大后驗概率估計21-27
• 2.1.2 單個參數(shù)的最小二乘估計和最小均方誤差估計27-28
• 2.1.3 無偏估計和估計的方差28-31
• 2.1.4 一致估計量和有效估計量31-32
• 2.2 線性估計32-38
• 2.2.1 高斯隨機矢量的估計32-33
• 2.2.2 線性最小均方誤差估計33-34
• 2.2.3 最小二乘估計34-36
• 2.2.4 迭代最小二乘估計36-38
• 2.3 線性隨機系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型38-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 第三章 卡爾曼濾波以及相關(guān)擴展算法41-67
• 3.1 卡爾曼濾波41-50
• 3.1.1 濾波模型和算法41-46
• 3.1.2 穩(wěn)定狀態(tài)的卡爾曼濾波46-47
• 3.1.3 狀態(tài)估計的初始化47-49
• 3.1.4 仿真實驗49-50
• 3.2 α-β 濾波50-59
• 3.2.1 濾波模型50-53
• 3.2.2 最優(yōu)濾波增益的計算53-58
• 3.2.3 仿真實驗58-59
• 3.3 擴展卡爾曼濾波59-65
• 3.3.1 擴展卡爾曼濾波59-62
• 3.3.2 仿真實驗62-65
• 3.4 本章小結(jié)65-67
• 第四章 目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)處理67-77
• 4.1 量測數(shù)據(jù)預(yù)處理67-71
• 4.1.1 野值的判別方法67-68
• 4.1.2 雷達量測去偏轉(zhuǎn)化68-71
• 4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)71-73
• 4.2.1 跟蹤波門71-72
• 4.2.2 最近鄰方法72-73
• 4.3 實際問題中的應(yīng)用73-75
• 4.4 本章小結(jié)75-77
• 第五章 總結(jié)與展望77-79
• 參考文獻79-81
• 致謝81-83
• 作者簡介83-84

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 萬洪容,陳懷新;一種輻射源多特征數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的新方法[J];電訊技術(shù);2004年02期

2 黨宏社,張震強;一種道路條件下車輛跟蹤的多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版);2004年06期

3 劉宗香,謝維信,黃敬雄;模糊觀測數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和目標(biāo)跟蹤[J];信號處理;2005年04期

4 郭陽明;秦衛(wèi)華;姜紅梅;馬捷中;;基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的故障快速檢測[J];航空學(xué)報;2008年04期

5 李樹軍;;基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)快速算法的目標(biāo)跟蹤與仿真研究[J];紅外技術(shù);2008年05期

6 黃偉平;徐毓;王杰;;綜合利用各類信息的紅外/雷達數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2009年06期

7 趙騫;;數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法研究[J];科技資訊;2009年35期

8 黃偉平;徐毓;;綜合利用各類信息的紅外/雷達數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[J];儀表技術(shù)與傳感器;2009年S1期

9 康莉;謝維信;黃建軍;;顧及目標(biāo)運動多信息特征的蟻群數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[J];信號處理;2011年10期

10 李恒;徐自勵;金立杰;;數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法在多點定位系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];中國測試;2012年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張珂磬;黃敬雄;謝維信;康莉;;基于蟻群算法的目標(biāo)量測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[A];第十三屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2007）論文集[C];2007年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 仲勇;用VBA實現(xiàn)工作表間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[N];中國電腦教育報;2004年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 葉西寧;多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與多維分配技術(shù)[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃金輝;基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)字圖書館書目數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)化研究[D];華中師范大學(xué);2014年

2 丁煜;數(shù)據(jù)中心運維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則知識庫的構(gòu)建[D];山東大學(xué);2016年

3 袁子寅;天波雷達數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

4 白冰;基于ADS-B信號的廣域相關(guān)定位置信度研究[D];中國民航大學(xué);2016年

5 姜偉;廣義空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與檢索技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 吳晨;雷達目標(biāo)跟蹤方法探究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 趙幫緒;陣群目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

8 汪日平;雷達數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及融合算法研究[D];江南大學(xué);2009年

9 吳超逸;串行通信中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)抖動的估算[D];上海交通大學(xué);2007年

10 王曉君;移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：雷達目標(biāo)跟蹤方法探究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：308181