多目標(biāo)跟蹤是利用雷達(dá)、聲吶、紅外等傳感器對未知數(shù)目的多個目標(biāo)運(yùn)動狀態(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)用價值。由于現(xiàn)代戰(zhàn)爭中目標(biāo)的機(jī)動性能的不斷增強(qiáng),各國對跟蹤系統(tǒng)的要求也在逐步提高,使多機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題成為多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域一個重要的研究熱點(diǎn)。隨著新飛行器、新干擾技術(shù)的出現(xiàn),多機(jī)動目標(biāo)跟蹤環(huán)境變得愈加復(fù)雜,密集雜波、測量誤差、時變噪聲、假目標(biāo)干擾等大量不確定因素嚴(yán)重影響了多機(jī)動目標(biāo)跟蹤的效果。因此,如何在復(fù)雜環(huán)境下對多個機(jī)動目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和跟蹤就成為了一個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,對復(fù)雜環(huán)境下多機(jī)動目標(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。論文的主要創(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...

【文章頁數(shù)】：168 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1-1多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

進(jìn)一步加大努力趕超國外先進(jìn)技術(shù)。正是因?yàn)檫@一原因，我國“十計(jì)劃都開展了多目標(biāo)跟蹤相關(guān)技術(shù)的研究，為提高我國國防防御做標(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，輸出經(jīng)過處理以及濾波后所形成航跡包含有量測預(yù)處理，量測關(guān)聯(lián)與狀態(tài)濾波等。量測數(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)

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]。在每次觀測時，MHT算法通過跡代價傳播和維持航跡假設(shè)集。一旦接收到新量測后，采用貝葉斯法代價與現(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時的概率為0P，目標(biāo)的加速度MAXaa或MAXaa時的概率為

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

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：3955615