基于效果反饋的機動目標跟蹤算法研究.pdf

1、多源信息融合是對來自多源的信息和數(shù)據(jù)進行檢測、關聯(lián)、估計等處理，以得到更精確的位置和身份估計。多源信息融合技術在軍事和民用領域都有著廣泛的應用。目標跟蹤是多源息融合技術的重要研究內(nèi)容之一，但隨著一些新型機動目標的出現(xiàn)，如高超聲速目標、低小慢目標等，使得傳統(tǒng)的目標跟蹤算法面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
　　針對機動目標跟蹤中目標運動模式和量測來源的不確定性，以及多目標跟蹤過程中存在的數(shù)據(jù)關聯(lián)問題，本文結合現(xiàn)有變結構多模型算法的優(yōu)點，提出了一種基

2、于“當前”統(tǒng)計模型的混合網(wǎng)格多模型算法，并基于跟蹤效果構建了多機動目標跟蹤的閉環(huán)結構。論文的主要工作如下：
　　首先，簡述了本文的研究背景及意義，對目標跟蹤算法的研究現(xiàn)狀進行了綜述，并介紹了目標跟蹤技術相關的理論與方法。
　　其次，針對混合網(wǎng)格多模型算法中用于描述目標運動模式的加速度估計不準確引起跟蹤精度下降的問題，提出了一種基于“當前”統(tǒng)計模型的混合網(wǎng)格多模型算法。該算法以基于“當前”統(tǒng)計模型估計得到的加速度均值為依據(jù)進行

3、網(wǎng)格劃分，在線生成目標可能的模型集合，并采用交互式多模型算法進行目標跟蹤。在一般機動及強機動場景下進行了算法性能測試分析，仿真結果表明，該算法提高了對機動目標的跟蹤精度。
　　再次，針對多機動目標跟蹤過程中跟蹤精度不高甚至出現(xiàn)漏跟的情況，將上述提到的基于“當前”統(tǒng)計模型的混合網(wǎng)格多模型算法應用于多機動目標跟蹤問題，提出了一種基于效果反饋的多機動目標跟蹤算法。將基于“當前”統(tǒng)計模型的混合網(wǎng)格多模型算法將得到的目標跟蹤協(xié)方差信息反饋到