機(jī)動目標(biāo)跟蹤交互式多模型算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展和人們對目標(biāo)跟蹤實際需求的不斷增加，目標(biāo)跟蹤問題開始受到廣泛關(guān)注。目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事領(lǐng)域如戰(zhàn)場監(jiān)控、預(yù)警、攻擊、火力控制等，和民用領(lǐng)域如空中交通管理、船舶進(jìn)出港、個人導(dǎo)航定位系統(tǒng)等。機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題與人們的日常生活息息相關(guān)，具有重大應(yīng)用價值，因此，該問題成為了國內(nèi)外研究人員的研究熱點。
　　 科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步使得目標(biāo)的機(jī)動性能大大提高，呈現(xiàn)出高速、高機(jī)動的特點，基于卡爾曼濾波器及其改進(jìn)濾波器的單模型

2、跟蹤算法已不適于實際應(yīng)用。交互式多模型算法(IMM)的提出大大改善了單模型算法的不足，提高了跟蹤精度，適用于目標(biāo)運動狀態(tài)多變的情形，并在實際情形中得到廣泛應(yīng)用。
　　 然而，交互式多模型算法在模型集設(shè)置等方面依然存在不足，仍然無法滿足某些高精度目標(biāo)跟蹤情形下的需要。
　　 本論文主要研究內(nèi)容為:基于交互式多模型算法的機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法;研究對象為:線性觀測環(huán)境下機(jī)動目標(biāo)的高精度跟蹤;研究的目的是:改進(jìn)傳統(tǒng)IMM算法跟蹤精度

3、及運算復(fù)雜度，以適應(yīng)某些高精度或?qū)崟r跟蹤情形的需要;研究方法是:通過理論分析傳統(tǒng)IMM算法存在的問題，提出改進(jìn)算法并通過仿真驗證分析改進(jìn)算法與傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢與不足。
　　 本文主要研究了以下兩個方面:
　　 第一，針對IMM算法跟蹤精度仍有較大提升空間的問題，提出了一種模型集切換的IMM算法(S-IMM)。該算法通過設(shè)置兩個并行運行的不同的模型集，分別實現(xiàn)對目標(biāo)不同運動狀態(tài)的跟蹤，并通過分析兩個模型集中模型概率的特征，判

4、斷目標(biāo)運動狀態(tài)，實現(xiàn)機(jī)動檢測，并輸出優(yōu)化的跟蹤結(jié)果，但該方法運算量較大。
　　 第二，針對本文提出的S-IMM算法運算量大的問題，提出了一種改進(jìn)的模型集切換IMM算法(IS-IMM)。該算法仍然設(shè)置兩個不同的模型集，分別實現(xiàn)對目標(biāo)不同運動狀態(tài)的跟蹤，但對于算法運行的每一時刻，均只有一個模型集參與跟蹤運算，通過分析當(dāng)前模型集中模型概率特征的變化，判斷目標(biāo)運動狀態(tài)，實現(xiàn)機(jī)動檢測，當(dāng)檢測到目標(biāo)運動狀態(tài)改變時，自動實現(xiàn)模型集的軟切換。<