機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著現(xiàn)代社會(huì)科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)代化武器和現(xiàn)代化的作戰(zhàn)環(huán)境都隨之發(fā)生了翻天覆地的變化。與過去的單一化機(jī)械作戰(zhàn)相比，現(xiàn)代化作戰(zhàn)的目標(biāo)機(jī)動(dòng)性能逐漸趨于智能化、自動(dòng)化，所以現(xiàn)代化目標(biāo)追蹤技術(shù)已經(jīng)成為各國(guó)軍事應(yīng)用的熱點(diǎn)話題。本文主要研究了目標(biāo)追蹤的過程，從獲取目標(biāo)圖像、經(jīng)算法分析、理論建模等方面對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)進(jìn)行了研究，論文的主要工作有：分析了目標(biāo)追蹤圖像獲取方法，在獲取運(yùn)動(dòng)軌跡的基礎(chǔ)上研究了跟蹤過程中的軌跡的運(yùn)動(dòng)

2、特性，由于干擾和障礙的存在，運(yùn)行軌跡往往呈非線性特性。然后對(duì)目標(biāo)的非線性運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行濾波，介紹了幾種常用的卡爾曼濾波，并對(duì)其進(jìn)行了分析研究，經(jīng)仿真驗(yàn)證后對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)進(jìn)行了狀態(tài)估計(jì)和穩(wěn)定性分析，找出了適合本文的濾波方法。確定了濾波算法之后，對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)過程進(jìn)行了建模，首先對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤過程的當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型理論和目標(biāo)自適應(yīng)算法進(jìn)行了介紹，分析了它們的自身特性，發(fā)現(xiàn)用當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行追蹤過程中由于目標(biāo)機(jī)動(dòng)性能比較大，機(jī)動(dòng)頻

3、率的初始值很難確定，并且它的頻率不能隨著機(jī)動(dòng)目標(biāo)的變化進(jìn)行調(diào)整，導(dǎo)致當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的預(yù)測(cè)能力比較低，難以達(dá)到要求的跟蹤精度。針對(duì)這一問題，本文采用了基于機(jī)動(dòng)頻率的自適應(yīng)算法，建立模型仿真驗(yàn)證了當(dāng)目標(biāo)的加速度發(fā)生機(jī)動(dòng)變化時(shí)模型的可行性。文中還指出了用修正瑞利分布函數(shù)來描述基于當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的運(yùn)動(dòng)加速度時(shí)，當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型本身存在局限性，對(duì)做非機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)和弱機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)的跟蹤效果不理想。針對(duì)這一點(diǎn)，本文提出了采用加速度極值自適應(yīng)的算法，該

4、算法是利用鈴形模糊隸屬函數(shù)對(duì)加速度的極值進(jìn)行修正。并且本文利用時(shí)變的漸消因子的調(diào)節(jié)對(duì)加速度進(jìn)行修正以增強(qiáng)算法在目標(biāo)加速度突變的情況下的跟蹤能力。最后結(jié)合前面提到的濾波方法和建模理論對(duì)被遮擋情況下的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)估計(jì)，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，得到了良好的目標(biāo)跟蹤效果，驗(yàn)證了本文的模型與算法的可行性。關(guān)鍵詞：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤非線性濾波算法當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型自適應(yīng)跟蹤算法長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文accelerationextremismfadingfac

5、torregulatingtheAnalysisandsimulationverifiedwhenthetargetmaneuverwiⅡltheexistenceoftheweakmaneuveringandnonmaneuveringmotion，simultaneouslyalsohastheeffectofimprovedtrackingalgorithmfortargetmaneuveraccelerationmutation

6、ofthesituationandwitllthetraditionalcurrentstatisticalmodelandtheimprovedalgorithmhascarriedonthecomparativeanalysisofliteratureFinallycombiningthefiltermethodandmodelingtheorymentionedabovewerepredictedtoestimatetheoccl

7、udedtargetmovementsituation，andhascarriedonthesimulationexperiment，verifiedthefeasibilityofthemodelandalgorithminthispaperKeywords：ManeuveringtargettrackingNonlinearfilteringalgorithmCurrentstatisticalmodelAdaptivetracki