光電目標跟蹤中的狀態(tài)估計.pdf

1、本文針對光電跟蹤設(shè)備在實際應用環(huán)境中跟蹤精度與平穩(wěn)性不足的問題，對光電目標跟蹤中的濾波、預測方法和數(shù)據(jù)融合方法進行研究，主要研究內(nèi)容與結(jié)果包括以下幾個方面： 在目標跟蹤的濾波、預測方法方面，提出一種在目標跟蹤中利用一定數(shù)量的某類目標的觀測數(shù)據(jù)，以其某階差分與理想模型之差來近似確定Kalman濾波方程中模型噪聲水平的方法，使得對模型噪聲的估計盡量準確以提高目標狀態(tài)估計精度，解決了Kalman濾波中模型噪聲難以確定的問題；還提出在使

2、用多尺度方法確定觀測數(shù)據(jù)噪聲特性的基礎(chǔ)上實現(xiàn)自適應跟蹤的方法。 根據(jù)光電跟蹤設(shè)備目標跟蹤的特點，提出廣義合作目標的概念，將小視場光電跟蹤系統(tǒng)跟蹤的目標都歸結(jié)為廣義合作目標的某種類型；并在此基礎(chǔ)上提出廣義合作目標的誤差空間估計方法，將機動水平不同的目標的跟蹤轉(zhuǎn)換為弱機動目標的跟蹤，使得同樣的目標運動模型能適應更寬的目標機動范圍。 通過對單站式光電目標跟蹤系統(tǒng)中的觀測噪聲來源及其關(guān)系進行分析，在通常的合成位置融合方法之外，提

3、出脫靶量融合方法，并給出兩種融合方法中觀測數(shù)據(jù)方差特性的計算方法。同時，證明了脫靶量融合方法的融合結(jié)果只與探測器靜態(tài)噪聲方差有關(guān)，而與機架運動噪聲無關(guān)，從而在融合時可以不用計算動態(tài)噪聲水平，減小計算量。本文還將相關(guān)條件下多傳感器的最小方差融合估計算法推廣到n傳感器的情況。 量測有效性不確定和量測不等維數(shù)是多傳感器應用系統(tǒng)的兩個典型特征。針對量測有效性不確定的問題，提出多傳感器環(huán)境中非確定性量測條件下不確定性的衡量與表示方法以及對

4、應的量測融合估計算法，并證明了該算法更具有普遍性，標準的量測融合算法只是其特例。針對觀測向量維數(shù)不等的問題，提出按照觀測數(shù)據(jù)的物理意義來構(gòu)造維數(shù)較低的全局觀測空間，將維數(shù)不等的局部觀測向量擴展成全局觀測空間中的等效表示形式，從而用復合量測濾波法進行融合的方法。該方法可以克服復合量測濾波法要求觀測向量等維的局限，降低不等維數(shù)觀測向量融合時的計算量。 針對天體跟蹤中進行目標位置預測時動力學模型方法與運動學模型方法存在的問題，根據(jù)兩種

5、方法的預測誤差來源與類型，提出利用動力學模型方法離線預測數(shù)據(jù)與測量數(shù)據(jù)來計算并補償預測數(shù)據(jù)位置誤差的誤差空間估計方法和修正預測數(shù)據(jù)時間誤差的序列匹配算法，并對這兩種算法進行了一系列改進和推廣。實驗結(jié)果表明這兩種算法結(jié)合使用時能取得較好的目標位置預測效果，且計算時間亦能滿足實時應用的需要。 盡管本文以光電目標跟蹤為背景，但以上幾方面中除了脫靶量融合方法外，研究的都是目標跟蹤中具有普遍性的問題，因此本文的方法和結(jié)論對其他類型的跟蹤系