在以電子化、信息化為特征的現代化戰(zhàn)爭中,機載預警雷達相比于傳統(tǒng)的地基雷達在獲取敵方信息方面有著獨特的優(yōu)勢,因此其在現代化戰(zhàn)爭中扮演著不可或缺的角色。機載預警雷達的主要功能之一就是對感興趣的目標進行不間斷地跟蹤。通常來說,機載預警雷達目標跟蹤問題主要包含兩個難點,一是目標的機動給目標狀態(tài)的精確預測帶來了很大的困難,二是多目標跟蹤中,密集的回波使目標與量測間的數據關聯面臨很大的困難。本文主要研究機動目標跟蹤算法和雜波環(huán)境下的多目標跟蹤算法。首先分析傳統(tǒng)機動目標跟蹤算法的原理,研究了影響算法跟蹤精度的因素,提出了一種通過目標新息變化來自適應調整算法機動頻率的“當前”統(tǒng)計模型;然后研究了幾種經典的數據關聯算法,分別討論了各種關聯算法的適用環(huán)境以及性能的優(yōu)劣,并針對基于神經網絡的JPDA算法收斂慢的缺陷,提出了一種基于改進混沌神經網絡的JPDA算法。論文所做的工作及取得的研究成果概括如下:1.從貝葉斯濾波的原理出發(fā),研究了在目標跟蹤算法中常用的幾種貝葉斯濾波算法,如KF、EKF、UKF和PF等,并通過算法仿真,對各種濾波算法的性能進行了比較和分析,發(fā)現在系統(tǒng)方程的非線性程度較高時,相比其它幾種濾... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：89 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究的發(fā)展和現狀
    1.3 本文主要工作
第二章 目標跟蹤的基本概念及常用的濾波算法
    2.1 引言
    2.2 目標跟蹤的基本概念
    2.3 目標跟蹤中常用的濾波算法
        2.3.1 貝葉斯濾波理論
        2.3.2 卡爾曼濾波器
        2.3.3 擴展卡爾曼濾波
        2.3.4 不敏卡爾曼濾波器
        2.3.5 粒子濾波器
        2.3.6 仿真分析
    2.4 本章小結
第三章 機動目標跟蹤方法研究
    3.1 引言
    3.2 機動目標的跟蹤原理
        3.2.1 機動單目標跟蹤的基本原理
        3.2.2 機動多目標跟蹤基本原理
    3.3 機動目標跟蹤模型
        3.3.1 CV和CA模型
        3.3.2 Singer模型
        3.3.3“當前”統(tǒng)計模型
    3.4 基于自適應機動頻率的改進CS模型
        3.4.1 算法原理
        3.4.2 仿真分析
    3.5 本章小結
第四章 雜波環(huán)境下的多目標跟蹤方法研究
    4.1 引言
    4.2 雜波環(huán)境下的數據關聯方法
        4.2.1 最近鄰數據關聯算法
        4.2.2 概率數據關聯算法
        4.2.3 聯合概率數據關聯算法
    4.3 基于Hopfield神經網絡的數據互聯算法
        4.3.1 連續(xù)型Hopfield網絡
        4.3.2 神經聯合概率數據關聯算法
        4.3.3 仿真分析
    4.4 基于混沌神經網絡的數據關聯算法
        4.4.1 混沌神經網絡
        4.4.2 改進的混沌神經網絡
        4.4.3 基于改進混沌神經網絡的數據關聯算法
        4.4.4 仿真分析
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 工作總結
    5.2 工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]混沌神經網絡的動態(tài)閾值控制[J]. 張旭東,朱萍,謝小平,何國光.  物理學報. 2013(21)
[2]基于新息協方差的自適應漸消卡爾曼濾波器[J]. 徐定杰,賀瑞,沈鋒,蓋猛.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2011(12)
[3]白噪聲混沌神經網絡的模擬退火策略[J]. 徐耀群,李玉壘,秦相林.  哈爾濱商業(yè)大學學報(自然科學版). 2010(06)
[4]神經網絡在多機動目標跟蹤中的應用[J]. 李輝,張安,沈瑩,程琤.  傳感技術學報. 2006(06)
[5]漸消卡爾曼濾波器的最佳自適應算法及其應用[J]. 夏啟軍,孫優(yōu)賢,周春暉.  自動化學報. 1990(03)

博士論文
[1]粒子濾波改進算法研究與應用[D]. 蔣蔚.哈爾濱工業(yè)大學 2010



本文編號：3274504