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復(fù)雜環(huán)境下機(jī)載雷達(dá)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-15 02:45
  多目標(biāo)跟蹤是利用雷達(dá)、聲吶、紅外等傳感器對(duì)未知數(shù)目的多個(gè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)的過程。多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在機(jī)載預(yù)警系統(tǒng)、導(dǎo)彈制導(dǎo)以及反導(dǎo)技術(shù),水下目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)等軍事領(lǐng)域起著關(guān)鍵性的作用,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中目標(biāo)的機(jī)動(dòng)性能的不斷增強(qiáng),各國(guó)對(duì)跟蹤系統(tǒng)的要求也在逐步提高,使多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題成為多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。隨著新飛行器、新干擾技術(shù)的出現(xiàn),多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤環(huán)境變得愈加復(fù)雜,密集雜波、測(cè)量誤差、時(shí)變?cè)肼、假目?biāo)干擾等大量不確定因素嚴(yán)重影響了多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的效果。因此,如何在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)多個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和跟蹤就成為了一個(gè)需要迫切解決的問題。本文從機(jī)載雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤任務(wù)入手,對(duì)復(fù)雜環(huán)境下多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,內(nèi)容包括密集雜波環(huán)境下的多目標(biāo)航跡起始、海雜波背景下的目標(biāo)數(shù)目以及狀態(tài)估計(jì),不確定量測(cè)誤差條件下的角度濾波以及受假目標(biāo)干擾的多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題?紤]到工程實(shí)用性,設(shè)計(jì)機(jī)載雷達(dá)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤仿真系統(tǒng),進(jìn)行了策略和方法的驗(yàn)證。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出基于交互式多模型核預(yù)估和特征加權(quán)的Denstream數(shù)據(jù)流聚類航跡起始算法。通過交互式多...

【文章頁(yè)數(shù)】:168 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

圖1-1多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

圖1-1多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

進(jìn)一步加大努力趕超國(guó)外先進(jìn)技術(shù)。正是因?yàn)檫@一原因,我國(guó)“十計(jì)劃都開展了多目標(biāo)跟蹤相關(guān)技術(shù)的研究,為提高我國(guó)國(guó)防防御做標(biāo)跟蹤相關(guān)算法及其發(fā)展標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是通過輸入量測(cè),輸出經(jīng)過處理以及濾波后所形成航跡包含有量測(cè)預(yù)處理,量測(cè)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)濾波等。量測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理過程是一次處理優(yōu)化。該過程通過....


圖1-2MHT算法邏輯MHT算法有兩種主要的實(shí)現(xiàn)方式,面向假設(shè)的多假設(shè)跟蹤算法(HOMHT)

圖1-2MHT算法邏輯MHT算法有兩種主要的實(shí)現(xiàn)方式,面向假設(shè)的多假設(shè)跟蹤算法(HOMHT)

第一章緒論等[73-77]。d在1979年提出多假設(shè)跟蹤(MultipleHypothesisTracking,MHT)方遲決定理論處理數(shù)據(jù)融合問題[78][79]。在每次觀測(cè)時(shí),MHT算法通過跡代價(jià)傳播和維持航跡假設(shè)集。一旦接收到新量測(cè)后,采用貝葉斯法代價(jià)與現(xiàn)存....


圖2-1三元混合均勻分布的概率密度函數(shù)當(dāng)目標(biāo)加速度a0時(shí)的概率為0P,目標(biāo)的加速度MAXaa或MAXaa時(shí)的概率為

圖2-1三元混合均勻分布的概率密度函數(shù)當(dāng)目標(biāo)加速度a0時(shí)的概率為0P,目標(biāo)的加速度MAXaa或MAXaa時(shí)的概率為

第二章多目標(biāo)跟蹤相關(guān)基礎(chǔ)1akkkaaw\*MERGEFORMAT(2-9)方差為22(1),且Te的零均值高斯白噪聲序列。Sing式分別如下所示0100()001()0()001xtxtwt....


圖2-3三模型IMM算法結(jié)構(gòu)框圖

圖2-3三模型IMM算法結(jié)構(gòu)框圖

第二章多目標(biāo)跟蹤相關(guān)基礎(chǔ)perationMultipleModel,CMM)估計(jì)和第三代:變結(jié)構(gòu)式多模型(VariableStrtipleModel,VSMM)理論[150]。AMM估計(jì)方法采用在線量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,根方誤差準(zhǔn)則或最大后驗(yàn)準(zhǔn)則,輸出最優(yōu)的狀態(tài)估計(jì)值....



本文編號(hào):3955615

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