作為現(xiàn)代傳感器系統(tǒng)的核心關(guān)鍵技術(shù),多平臺信息融合與目標(biāo)跟蹤技術(shù)在航空航天、戰(zhàn)略預(yù)警、定位與空天監(jiān)測、公共安防等軍民領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用。伴隨著高速實(shí)時(shí)信息處理和多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展,世界有影響力的大國都越來越重視用于防御作戰(zhàn)的戰(zhàn)略預(yù)警與監(jiān)視系統(tǒng)的研制,本文以多傳感器平臺多目標(biāo)監(jiān)測打擊為研究對象,開展空域內(nèi)目標(biāo)跟蹤與分配技術(shù)研究。第二章建立了多目標(biāo)作戰(zhàn)系統(tǒng)總體信息處理框架。在對來襲多目標(biāo)監(jiān)測打擊的情境下,分析了系統(tǒng)多平臺協(xié)同模式及作戰(zhàn)任務(wù)。根據(jù)系統(tǒng)約束(成本、穩(wěn)定性、可操作性等)以及外部環(huán)境(自然環(huán)境、人為對抗環(huán)境),以“狼群”作戰(zhàn)方案為基礎(chǔ),建立了多平臺多目標(biāo)的“主從混合式”信息處理系統(tǒng)框架。提出并分析了該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下三個(gè)亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)。第三章研究了多平臺多目標(biāo)信息配準(zhǔn)與關(guān)聯(lián)技術(shù)。在介紹分析多平臺間空間信息配準(zhǔn)和傳感器間目標(biāo)關(guān)聯(lián)技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于偏差映射聚類(Bias Mapping Cluster,BMC)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)方法。仿真結(jié)果表明,與基于關(guān)聯(lián)代價(jià)矩陣的方法相比,該方法能有效利用目標(biāo)觀測的空間拓?fù)涮卣?關(guān)聯(lián)正確率更高,并對虛假目標(biāo)和目標(biāo)失配等情形具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。第四章研究了... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多傳感器平臺目標(biāo)監(jiān)測與打擊技術(shù)
        1.2.2 多傳感器關(guān)聯(lián)及目標(biāo)跟蹤技術(shù)
        1.2.3 多平臺目標(biāo)分配技術(shù)
    1.3 論文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 多傳感器平臺多目標(biāo)信息處理分析
    2.1 引言
    2.2 多目標(biāo)監(jiān)測與打擊系統(tǒng)協(xié)同模式分析
        2.2.1 多目標(biāo)監(jiān)測與打擊系統(tǒng)一般組成
        2.2.2 多目標(biāo)打擊系統(tǒng)協(xié)同模式分析
    2.3 多目標(biāo)監(jiān)測與打擊系統(tǒng)任務(wù)分析
        2.3.1 威脅目標(biāo)群特性與識別機(jī)理
        2.3.2 中心-子平臺通信鏈路建立
        2.3.3 CP-SP目標(biāo)信息關(guān)聯(lián)
        2.3.4 多平臺目標(biāo)分配
第三章 多傳感器多目標(biāo)信息配準(zhǔn)與關(guān)聯(lián)
    3.1 引言
    3.2 空間多平臺信息配準(zhǔn)
        3.2.1 坐標(biāo)系定義
        3.2.2 坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換
    3.3 傳感器間多目標(biāo)關(guān)聯(lián)
        3.3.1 問題描述
        3.3.2 傳感器觀測模型
        3.3.3 公共像平面轉(zhuǎn)換
    3.4 基于BMC的目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法
        3.4.1 仿真場景設(shè)置
        3.4.2 BMC算法原理分析
        3.4.3 目標(biāo)關(guān)聯(lián)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于隨機(jī)有限集的多目標(biāo)跟蹤
    4.1 引言
    4.2 RFS多目標(biāo)跟蹤濾波基礎(chǔ)
        4.2.1 RFS最優(yōu)貝葉斯多目標(biāo)跟蹤濾波框架
        4.2.2 PHD濾波器
        4.2.3 Me MBer濾波器
        4.2.4 LMB濾波器
    4.3 基于RFS的2D像平面跟蹤
        4.3.1 多目標(biāo)跟蹤性能評估指標(biāo)
        4.3.2 2 D成像平面跟蹤仿真
        4.3.3 3D空間跟蹤仿真
    4.4 本章小結(jié)
第五章 多目標(biāo)打擊優(yōu)化分配方案
    5.1 引言
    5.2 基于威脅云團(tuán)分區(qū)的預(yù)分配方案
        5.2.1 基于威脅云團(tuán)分布的視場分區(qū)
        5.2.2 基于視場分區(qū)的初始預(yù)分配
    5.3 基于威脅目標(biāo)態(tài)勢估計(jì)的再分配方案
        5.3.1 目標(biāo)再分配建模
        5.3.2 基于CWS算法的目標(biāo)再分配
        5.3.3 仿真結(jié)果及分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)束語
    6.1 論文主要成果和創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 后續(xù)研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2933242