本文選題：目標跟蹤 + 純角度�。� 參考：《南京理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：純角度目標跟蹤,由于觀測平臺無需發(fā)射電磁波等信號,只需被動接收目標客觀存在的輻射信息或者是目標對其它光源的反射能量,就可以定位并跟蹤目標,因此成為國內(nèi)外學者研究的熱門課題。純角度跟蹤系統(tǒng)具備很強的隱蔽性和生存能力,而多移動觀測平臺純角度目標跟蹤系統(tǒng)更是具有搜索范圍大、作用距離遠和可靠性高等顯著特點,特別適合于廣闊海域和空域的監(jiān)視。本論文對多移動觀測平臺純角度目標跟蹤融合算法進行了比較深入的研究,提出了一些新的思路和方法,所做工作及成果如下:(1)研究了三維空間中多觀測平臺純角度目標跟蹤的系統(tǒng)框架,建立了幾種典型的目標運動模型和量測模型。基于所建立的系統(tǒng)模型,討論了 Monte Carlo法,定義了均方根誤差(RMSE)等常用的目標跟蹤性能評估指標。(2)推導了三維空間多觀測平臺測向交叉定位最小二乘算法公式系,引入幾何精度因子(GDOP)刻畫定位精度,并給出了三維空間多觀測平臺目標定位的GDOP解析表達式。分別針對非機動目標和機動目標進行了交叉定位跟蹤的仿真驗證分析,繪制了GDOP分布圖,結果表明,所提出的算法可以實現(xiàn)對目標的有效跟蹤。(3)對比分析了擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(UKF)兩種濾波算法的性能,提出了將平方根無跡卡爾曼濾波算法(SR-UKF)用于多觀測平臺純角度融合跟蹤系統(tǒng)�；赟R-UKF,提出了一種先量測融合、后航跡融合的分布式融合跟蹤算法,相對EKF和UKF,該算法能適應跟蹤精度和穩(wěn)定性要求更高的目標跟蹤系統(tǒng),實驗結果驗證了該算法的有效性。(4)針對傳感器網(wǎng)絡觀測系統(tǒng),提出了一種基于最小GDOP的觀測平臺優(yōu)化選擇方法。該方法首先根據(jù)交叉定位得到的目標粗略位置,通過最小化GDOP,利用粒子群優(yōu)化(PSO)算法快速搜索最優(yōu)傳感器組合,結合SR-UKF濾波算法解算出更精確的目標位置,并根據(jù)目標飛行軌跡的變化動態(tài)調(diào)整參與觀測的傳感器。理論分析和仿真實驗驗證了該方法的可行性和有效性,對大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤系統(tǒng)中的傳感器優(yōu)化調(diào)度具有較強的適用性。(5)針對觀測平臺可移動的情況,提出了一種基于最小GDOP的觀測平臺機動策略。針對靜止和運動目標,分別給出了可移動觀測平臺的機動策略。仿真結果表明,本論文提出的觀測平臺機動策略提高了目標跟蹤系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性。在海對空、空對空和路徑約束下的地對空三種目標跟蹤場景下,均能實現(xiàn)有效跟蹤,且目標跟蹤性能優(yōu)于靜止觀測平臺跟蹤系統(tǒng)。
[Abstract]:The pure angle target tracking, because the observation platform does not need to transmit the electromagnetic wave and so on signal, only needs passively receives the target objective existence radiation information or the target to other light source reflection energy, can locate and track the target, Therefore, it has become a hot topic for scholars at home and abroad. The pure angle tracking system has strong concealment and survivability, while the pure angle target tracking system of multiple mobile observation platforms has the remarkable characteristics of large search range, long range of action and high reliability, etc. It is particularly suitable for surveillance of vast sea areas and airspace. In this paper, the fusion algorithm of pure angle target tracking for multi-mobile observation platform is deeply studied, and some new ideas and methods are put forward. The work and results are as follows: (1) the system framework of pure angle target tracking for multi-observation platform in three-dimensional space is studied, and several typical target motion models and measurement models are established. Based on the established system model, the Monte Carlo method is discussed, and the commonly used target tracking performance evaluation index (RMSE), such as root mean square error (RMSE), is defined. The geometric precision factor (GDOP) is introduced to depict the positioning accuracy, and the GDOP analytical expression for the target location of the three-dimensional multi-observation platform is given. The simulation verification and analysis of cross positioning and tracking for non-maneuvering targets and maneuvering targets are carried out respectively, and the GDOP distribution diagram is drawn. The results show that, The proposed algorithm can realize the effective tracking of the target. The performance of the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF) are compared and analyzed. A square root unscented Kalman filter algorithm named SR-UKF is proposed for the pure angle fusion tracking system of multi-observation platform. Based on SR-UKF, a distributed fusion tracking algorithm based on measurement fusion and track fusion is proposed. Compared with EKF and UKF, this algorithm can adapt to target tracking system with higher tracking accuracy and stability. Experimental results show that the algorithm is effective. (4) an optimal selection method based on minimum GDOP is proposed for sensor network observation system. Firstly, according to the rough position of the target obtained by cross-location, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to quickly search the optimal sensor combination by minimizing the GDOP, and the SR-UKF filtering algorithm is used to calculate the more accurate target position. The sensors involved in the observation are dynamically adjusted according to the change of the target's flight trajectory. The theoretical analysis and simulation results show that the method is feasible and effective. It is applicable to the optimal scheduling of sensors in large-scale sensor network target tracking systems. An observational platform maneuver strategy based on minimum GDOP is proposed. For stationary and moving targets, the maneuvering strategies of the mobile observation platform are given respectively. Simulation results show that the maneuvering strategy proposed in this paper improves the robustness and stability of the target tracking system. In the ground to air target tracking scenarios with sea to air, air to air and path constraints, the tracking performance of the target is better than that of the static observation platform tracking system.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN713

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本文編號：1809108