多機動目標跟蹤算法與仿真平臺開發(fā).pdf

1、多機動目標跟蹤問題是目標跟蹤領域的一個重要研究方向，在空中預警、戰(zhàn)場監(jiān)視等軍事領域，以及空中交通管制、導航系統(tǒng)等民用領域都具有廣闊的應用前景。隨著科學技術的飛速發(fā)展，現代跟蹤環(huán)境發(fā)生了顯著變化，多機動目標跟蹤及數據關聯技術遇到了強勁的挑戰(zhàn)。本文結合“十一五”武器裝備預先研究項目，對多機動目標跟蹤中的兩個關鍵技術，即數據關聯和跟蹤維持進行了深入的研究，主要工作和取得的成果如下：
　　 首先，綜述了機動目標跟蹤的基本原理，概括總結了

2、機動目標跟蹤問題的基本要素，包括目標運動模型以及跟蹤機動目標常用的濾波算法，同時分析了各種濾波算法的特點。
　　 其次，針對雜波環(huán)境下多個非機動目標的數據關聯及跟蹤維持問題，研究了聯合概率數據關聯(JPDA)等傳統(tǒng)的關聯方法和基于圖論及生物學的新方法。
　　 重點實現了JPDA和m-最優(yōu)多假設兩種數據關聯算法?？紤]到m-最優(yōu)多假設算法具有高計算復雜度的缺陷，分別從降低聚矩陣行、列向量維數的角度，提出了兩種改進的m-最優(yōu)M

3、HT 算法，所提出的算法在目標和量測數較大的環(huán)境下效果尤為明顯。蒙特卡洛仿真結果表明該算法能夠在保持濾波精度和關聯正確率穩(wěn)定不變的前提下縮短跟蹤時間。
　　 再次，針對雜波環(huán)境下多個機動目標的數據關聯及跟蹤維持問題，研究并實現了交互式多模型聯合概率數據關聯(IMMJPDA)和交互式多模型多假設(IMMMHT)兩種算法。當目標及量測數較多時，提出了一種基于量測分組的IMMMHT 改進算法，較大程度上緩解了原IMMMHt方法由于高維