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1、目標(biāo)跟蹤是利用傳感器獲得的信息,對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)的技術(shù)。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在民用以及軍事領(lǐng)域里已獲得廣泛應(yīng)用。其研究?jī)?nèi)容主要是,從傳感器獲得的關(guān)于目標(biāo)的不精確的信息中,準(zhǔn)確的估計(jì)和預(yù)測(cè)目標(biāo)的真實(shí)信息。目標(biāo)跟蹤研究對(duì)象包括跟蹤模型、濾波算法和數(shù)據(jù)融合算法。在已提出的模型中,交互式多模型(IMM)具有優(yōu)良的跟蹤效果和對(duì)其他優(yōu)秀模型良好的包容性。本文在IMM的架構(gòu)下,基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,針對(duì)特定的情況(不完全觀測(cè)和多目標(biāo)),對(duì)跟蹤濾波模
2、型進(jìn)行了改進(jìn),并設(shè)計(jì)了濾波算法,所提算法能夠成功應(yīng)對(duì)目標(biāo)機(jī)動(dòng)、觀測(cè)丟失以及多目標(biāo)等情況。主要內(nèi)容和創(chuàng)新處如下:
?。?)相對(duì)于傳統(tǒng)模型而言,“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型(CS)具備適應(yīng)時(shí)變過(guò)程噪聲的能力,但同時(shí)存在機(jī)動(dòng)頻率離線確定和加速度上限固定的問(wèn)題,本文對(duì)此分別提出了機(jī)動(dòng)頻率在線調(diào)整和加速度上限調(diào)整因子的方法,進(jìn)而提出改進(jìn)的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)(ICS)模型。同時(shí)針對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)模型在時(shí)變?cè)肼暻樾蜗滦阅懿患训膯?wèn)題,將自適應(yīng)改進(jìn)方法引入其中,進(jìn)而改良
3、該模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的濾波模型相較于原模型在跟蹤效果上有所提升。
?。?)勻速模型(CV)是描述目標(biāo)勻速飛行的最佳模型,但無(wú)法描述目標(biāo)機(jī)動(dòng)情況。ICS模型可以用于描述機(jī)動(dòng)目標(biāo),可是當(dāng)目標(biāo)弱機(jī)動(dòng)或者零機(jī)動(dòng)時(shí),單獨(dú)的ICS模型跟蹤效果下降?;诖朔N原因,本文引入IMM算法,將CV-ICS作為IMM內(nèi)部基本模型重新設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器。仿真結(jié)果表明,該算法對(duì)勻速目標(biāo)和機(jī)動(dòng)目標(biāo)均可良好跟蹤。
?。?)考慮工程實(shí)際中目
4、標(biāo)跟蹤過(guò)程中可能出現(xiàn)的觀測(cè)丟失情況,本文在不完全觀測(cè)的基本模型下,采用紅外/雷達(dá)以序貫方式融合的數(shù)據(jù),在以CV-ICS模型為核心的IMM算法基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。在觀測(cè)無(wú)效的時(shí)刻能夠起到良好的過(guò)渡作用,當(dāng)觀測(cè)有效后能快速調(diào)整估計(jì)值,進(jìn)入平穩(wěn)跟蹤狀態(tài)。
?。?)在工程應(yīng)用中多目標(biāo)問(wèn)題研究更具有實(shí)際價(jià)值,本文將IMM模型和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法結(jié)合,使用新模型重新設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器,對(duì)二維環(huán)境下兩個(gè)有交叉軌跡的機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行仿真,結(jié)果
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