基于被動多傳感器的機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代航空航天技術(shù)的飛速發(fā)展，各種飛行器的航行速度和機(jī)動性能越來越高，因此，對機(jī)動目標(biāo)跟蹤，特別是雜波環(huán)境下的多機(jī)動目標(biāo)跟蹤的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。另外，由于被動傳感器具有隱蔽性好，抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在現(xiàn)代防御和武器系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 本文重點(diǎn)針對被動多傳感器機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題展開研究，主要內(nèi)容包括機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型，高斯噪聲和非高斯噪聲下的機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和隨機(jī)集理論的多機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法，

2、取得的主要研究成果如下：
　　 首先，提出了一種改進(jìn)的維特比交互式多模型算法。在詳細(xì)闡述維特比算法原理的基礎(chǔ)上，將其與交互式多模型算法相結(jié)合，提出一種基于維特比的交互式多模型算法，有效改善了特定運(yùn)動狀態(tài)下的目標(biāo)跟蹤性能。在此基礎(chǔ)上，提出一種切換維特比交互式多模型算法，通過引入一個(gè)機(jī)動檢測機(jī)制在目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)之間進(jìn)行切換，從而能夠在不同的維特比參數(shù)下對目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行更好地描述。
　　 其次，在研究馬爾可夫鏈蒙特卡羅近似采樣

3、方法的基礎(chǔ)上，提出一種新的多機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法。該算法通過對關(guān)聯(lián)事件進(jìn)行采樣，避免了傳統(tǒng)聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中對所有可行性事件的一一列舉，從而極大地降低了計(jì)算復(fù)雜度。另外，由于改進(jìn)算法采用關(guān)聯(lián)事件對多目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行描述，在降低計(jì)算量的同時(shí)對問題也進(jìn)行了簡化。
　　 最后，針對復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)新生、消失和衍生等情況，研究了基于隨機(jī)有限集的多機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題，提出一種改進(jìn)的多模型概率假設(shè)密度濾波算法，提高了模型轉(zhuǎn)移概率過小時(shí)的多機(jī)動目標(biāo)