發(fā)布時(shí)間：2017-12-11 05:13

  本文關(guān)鍵詞：基于AR模型的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法研究

  更多相關(guān)文章： 雷達(dá)目標(biāo)跟蹤 AR模型 模型集切換 卡爾曼濾波 交互式多模型

【摘要】：隨著現(xiàn)代航運(yùn)業(yè)的快速發(fā)展,水上交通形勢日趨嚴(yán)峻,船舶安全航行問題日益突出,從而對(duì)船舶跟蹤性能提出了更高的要求,特別是機(jī)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤更為關(guān)鍵。為改善目標(biāo)跟蹤精確性,提高目標(biāo)跟蹤性能。本文利用了一種比較新型的AR(AUto-regression)模型,來展開對(duì)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法的研究。首先,本文概括了目標(biāo)跟蹤的基本原理,分析了文中用到的跟蹤模型。然后研究了傳統(tǒng)的卡爾曼濾波(KF)算法和交互式多模型(IMM)跟蹤算法,并設(shè)計(jì)了一個(gè)快轉(zhuǎn)彎和慢轉(zhuǎn)彎的模擬船舶運(yùn)動(dòng)場景,通過對(duì)基于卡爾曼濾波器的CV、CA單模型跟蹤算法及IMM算法的仿真,驗(yàn)證了本章的理論分析。其次,提出了基于不同階數(shù)AR模型切換的卡爾曼濾波算法(S-AR-KF)。首先引入了 AR模型,將AR模型應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤中,重點(diǎn)研究了 AR模型的構(gòu)建過程和求解方法。研究表明一階的AR模型可以表示勻速運(yùn)動(dòng),二階的AR模型可以表示勻加速運(yùn)動(dòng)。另外,AR模型系數(shù)向量可以通過多余的自由度來消去一部分噪聲,是一個(gè)自適應(yīng)狀態(tài)模型。然后通過非機(jī)動(dòng)場景,仿真分析得出最優(yōu)的AR模型系數(shù)個(gè)數(shù),并將一階的AR-KF算法與傳統(tǒng)的CV-KF算法對(duì)比,驗(yàn)證其優(yōu)越性。最后在機(jī)動(dòng)場景中,將S-AR-KF算法與傳統(tǒng)的IMM算法的進(jìn)行仿真對(duì)比分析,總結(jié)出所提算法的優(yōu)勢和局限性。最后,針對(duì)復(fù)雜多變的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題,本文研究分析了基于AR模型的IMM算法(AR-IMM)。并介紹了 AR-IMM算法步驟和模型的參數(shù)設(shè)置,然后在模擬船舶機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)場景中對(duì)AR-IMM算法和傳統(tǒng)的IMM算法進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明AR-IMM算法體現(xiàn)出了更好的跟蹤性能。針對(duì)AR-IMM與IMM算法同樣存在模型增多導(dǎo)致計(jì)算量增大、模型選擇等一些問題,介紹了模型集切換的IMM算法(S-IMM)�；诖�,本文提出了一種改進(jìn)的基于AR模型集切換的交互式多模型算法(IS-AR-IMM)。在同樣的船舶機(jī)動(dòng)場景中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:IS-AR-IMM與AR-IMM算法相比,跟蹤優(yōu)勢更為明顯,驗(yàn)證了 IS-AR-IMM算法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN953

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