水下動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、在當(dāng)今國際上，目標(biāo)跟蹤一直是熱門的科學(xué)領(lǐng)域，因為如何更快、更準(zhǔn)地獲得精確目標(biāo)信息在軍事上起著至關(guān)重要的作用。目前，在需要確定目標(biāo)的位置、運動速度及數(shù)目的系統(tǒng)中（包括導(dǎo)航、避障、監(jiān)控等）都已廣泛的應(yīng)用了目標(biāo)跟蹤技術(shù)，但是和已經(jīng)很成熟的空中目標(biāo)的跟蹤技術(shù)相比，水下目標(biāo)的跟蹤技術(shù)存在著十分巨大的差距。水下目標(biāo)跟蹤技術(shù)經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，研究學(xué)者提出了各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和濾波的等技術(shù)來解決問題，但是動目標(biāo)跟蹤技術(shù)仍然面臨許多問題，如何對水下低速小目標(biāo)

2、進(jìn)行跟蹤依然是行業(yè)中亟待解決的問題。
　　本文針對水下動目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行了濾波估計理論、跟蹤模型建立和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方面的研究，并進(jìn)行了仿真分析和試驗驗證。
　　文章的第一部分主要研究的是目標(biāo)跟蹤中的估計理論和跟蹤模型。估計理論從基礎(chǔ)的濾波器入手，首先討論了兩種常用濾波器，卡爾曼濾波器（KF）和粒子濾波器（PF）；然后建立了跟蹤模型，在對CV模型，CA模型和Singer模型的研究基礎(chǔ)上，重點研究了自適應(yīng)高斯模型。
　　文章的

3、第二部分主要研究的是跟蹤系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)算法。在這一部分中，首先討論了跟蹤門在目標(biāo)跟蹤中的作用，然后從理論上研究推導(dǎo)了最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法（NPDA）以及聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(JPDA)。然后對三種算法形成的完整的跟蹤策略進(jìn)行了仿真分析。
　　文章的第三部分主要是對水池實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在數(shù)據(jù)處理之前首先說明了本文實驗數(shù)據(jù)處理中的卡爾曼濾波初始化的問題，然后利用“KF+跟蹤門”和“KF+跟蹤門+NPDA”對單目標(biāo)試驗數(shù)