2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、雜波、漏檢以及目標(biāo)的任意出現(xiàn)和消失等復(fù)雜環(huán)境給多目標(biāo)跟蹤帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金和航空科學(xué)基金,以隨機有限集框架下的多目標(biāo)貝葉斯濾波理論為基礎(chǔ),對復(fù)雜環(huán)境下的多目標(biāo)和多擴展目標(biāo)估計問題進行了深入的研究。主要研究工作和貢獻如下:
  (1)針對復(fù)雜環(huán)境下機動目標(biāo)聯(lián)合檢測與跟蹤問題,提出了多模型(MM)伯努利濾波算法;分別推導(dǎo)了線性高斯模型下的高斯混合(GM)MM伯努利濾波算法和非線性模型下的序貫蒙特卡洛(SMC)

2、MM伯努利濾波算法,解決了線性模型和非線性模型下的單個機動目標(biāo)聯(lián)合檢測與跟蹤問題。
  (2)研究了多伯努利(MB)濾波器的快速實現(xiàn)問題。首先給出了帶有門限的GM-MB濾波器,接著將基于蒙特卡洛近似的門限技術(shù)用于SMC-MB濾波器中,該方法可去除大量的雜波量測,在保證跟蹤精度的前提下有效地提高了GM-MB和SMC-MB濾波算法的實時性。
  (3)對非線性系統(tǒng)模型下的幾種MB濾波算法進行了研究,提出了平方根容積卡爾曼(SCK

3、) GM-MB濾波算法;接著對非線性系統(tǒng)模型下的幾種MM-MB濾波算法進行了研究,提出了SCK-GM-MM-MB濾波算法,增加了非線性模型下多目標(biāo)和多機動目標(biāo)估計算法的數(shù)值穩(wěn)定性。
  (4)針對復(fù)雜環(huán)境下多擴展目標(biāo)估計問題,給出了擴展目標(biāo)(ET) MB濾波器的SMC實現(xiàn),解決了非線性模型下多擴展目標(biāo)估計問題。針對復(fù)雜環(huán)境下多機動擴展目標(biāo)估計問題,將ET-MB濾波器擴展到MM方法中,提出了MM-ET-MB濾波算法,并分別在線性高斯

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