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文檔簡介
1、目標(biāo)跟蹤是指對來自目標(biāo)的量測值進(jìn)行處理,保持對目標(biāo)當(dāng)前狀態(tài)的估計的過程。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及目標(biāo)機(jī)動性的不斷增強(qiáng),傳統(tǒng)的單模型跟蹤算法已經(jīng)不能滿足人們的需要。交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)彌補(bǔ)了單模型的不足,適應(yīng)于跟蹤目標(biāo)狀態(tài)多變的運動。
雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是船舶交通管理系統(tǒng)(Vessel Traffic Services,VTS)中重要的研究課題,而對船舶機(jī)動目標(biāo)的跟蹤是其中
2、難點。與傳統(tǒng)的跟蹤算法相比較,IMM算法是良好的解決方案,具有重大的研究價值和現(xiàn)實意義。針對IMM算法中模型轉(zhuǎn)移概率矩陣先驗以及過程噪聲固定不變的不足,根據(jù)模型概率的變化,提出了模型轉(zhuǎn)移概率矩陣自適應(yīng)算法和過程噪聲自適應(yīng)算法,對傳統(tǒng)的IMM算法進(jìn)行了改進(jìn),通過將改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行仿真后對比,證明了改進(jìn)后的算法對船舶跟蹤的精度更高。本文主要的研究內(nèi)容分為以下三部分:
第一部分包含本文的第1至2章的內(nèi)容。該部分首先回顧了目
3、標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀,接著對目標(biāo)跟蹤常用的勻速、勻加速、勻速轉(zhuǎn)彎等運動模型進(jìn)行概述,然后對目標(biāo)跟蹤中常用的卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、不敏卡爾曼濾波等跟蹤濾波算法進(jìn)行介紹,并對算法的特點進(jìn)行分析。
第二部分包含本文的第3章的內(nèi)容。該部分對常見的多模型算法進(jìn)行介紹。針對IMM算法中存在的不足,從模型轉(zhuǎn)移概率和過程噪聲兩方面做出改進(jìn)。最后通過仿真,將IMM算法與單模型算法進(jìn)行比較,得出了IMM算法復(fù)雜運動情況下總體性能優(yōu)于單
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