机载雷达多目标跟踪技术的研究.pdf

多目标跟踪际醴⒄怪两褚延形迨嗄甑睦罚溲芯砍晒诿拦⑶八樟5裙摘要南京航空航天大学博士学位论文家的军事领域得到了广泛的应用。目前此项技术在民用领域也得到了广泛的应用。论文在分析国内外大量资料的基础上,以工程实现为背景,针对机载火控雷达应用环境,对低澈郊F鹗肌⑹莨亓!⒏倌P秃托阅芷拦赖燃际踅辛讼低车难芯浚⑻岢隽艘些有价值的方法,如:通用航迹起始模型、并行联合概率航迹起始逻辑、加权“当前”模型自适应卡尔曼滤波等。论文第一章首先回顾了现代机载雷达多目标跟踪技术的发展历史,分析和指出了国内外技术的现状和发展趋势;然后对其组成和相关的应用进行了介绍;接着对构成系统的各项技术进行了综合分析;并概述论文所做的工作。论文第二章在研究现有大量航迹起始方法的基础上,在机载脉冲多普勒雷达环境下,从工程实现背景出发,针对空空、空面ǎ嚎蘸:涂盏目标的特点,重点对航迹起始方法的结构P和航迹起始逻辑进行了研究。论文提出了一种通用航迹起始模型和并行联合概率航迹起始逻辑,并对涉及的概念给出了说明。蒙特卡罗模拟结果表明,算法不仅克服了原有航迹起始算法的缺陷,保留了它的优点,而且进一步降低了航迹起始平均时间,并且提高了航迹起始正确概率。论文第三章在“当前”模型的概念下,从工程实现背景出发,提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法。算法的基本思想是通过对加速度项引入加权因子来进一步突出“当前”信息的作用,为“当前”模型提供更加准确的“当前”信息。论文第四章在低持惺状翁岢隽怂彩倍蟛詈退蔡匦缘母拍睢N闹械汲隽艘恢中的复合机动模型,新模型沟通了两种不需机动检测实现机动目标跟踪模型之间的关系,使这类方法得到了发展和完善。论文第五章将现有的几种概率数据关联方法等效成相应的网络。在此基础上,根据自组织特征映射人工神经网络的性质和特点,导出了一套有效的学****算法。通过大量的仿真验证了新的数据关联方法的性能。论文第六章在分析现有国内外资料的基础上,针对际跆氐闾岢隽艘惶淄暾男阅芷估方法,文中详细地介绍了性能评估系统各功能模块的定义和计算方法,并对模型中的评估方法进行了验证和开发,最终研制了一套评估系统。论文第七章对全文工作进行了总结。关键词:多目标跟踪,边扫描边跟踪,卡尔曼滤波模型,航迹起始,机动目标跟踪,跟踪模型,数据关联,性能评估。
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图表清单喙乩砺鄣姆⒄估獭际醯姆⒄估锍瘫表第一组个目标的威胁模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表第二组个目标的威胁模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表普通模型和通用模型的仿真结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..表通用模型之间的仿真结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..表通用模型之间的仿真结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表普通模型选取不同门限的仿真结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表第一组瞿勘甑耐材P汀表第二组瞿勘甑耐材P汀表谝蛔楹偷诙橥材P推骄鹗际奔浜推鹗汲晒Ω怕省表仿真参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..隞扑懔康谋冉稀骸表几种数据关联方法的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯阶模糊情况下,扑憬峁×阶模糊情况下,扑憬峁表机动目标商乜弈D饨峁图通用航迹起始模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图通用航迹起始模型仿真第一组目标威胁模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图通用航迹起始模型仿真第二组目标威胁模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图并行联合概率航迹起始仿真第一组目标威胁模型⋯⋯⋯.图并行联合概率航迹起始仿真第二组目标威胁模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图第一组和第二组威胁模型的统计距离⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图第一组和第二组威胁模型的对数似然概率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图第一组威胁模型的起始概率凹觳馕/呒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图诙橥材P偷钠鹗几怕滑窗检测为逻辑图谝蛔楹偷诙橥材P偷牧:掀鹗几怕滑窗检测为逻辑南京航空航天大学博士学位论文表
图谝蛔楹偷诙橥材P偷牧:掀鹗几怕滑窗检测为逻辑图谝蛔橥材P偷钠骄鹗际奔洹图诙橥材P偷钠骄鹗际奔洹图谝蛔橥材P偷钠鹗汲晒Ω怕省图诙橥材P偷钠鹗汲晒Ω怕省图三种不同方法,距离通道位置、速度、加速度预测误差的跚摺图三种不同方法,方位通道角度、角速度、角加速度预测误差的删摺图三种不同方法,俯仰通道角度、角速度、角加速度预测误差的蹦摺图加权模型和普通模型跟踪精度比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图选取不同加权系数对加权“当前”模型跟踪精度的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图复合机动模型与加权“当前”模型的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图复合机动模型取不同值的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯笨个目标与龅慵5墓亓L啤图几种概率数据关联方法网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目标运动轨迹与点迹示意图⋯⋯⋯⋯