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文檔簡介
1、本文重點研究機動目標(biāo)的建模和非線性系統(tǒng)的濾波的問題。并在理論基礎(chǔ)上，進(jìn)行了相關(guān)的仿真實驗。 建立目標(biāo)運動的數(shù)學(xué)模型是機動目標(biāo)跟蹤的首要步驟，本文重點對“當(dāng)前”統(tǒng)計模型進(jìn)行了介紹，在此基礎(chǔ)上，針對機動目標(biāo)的運動進(jìn)行了建模和研究。 濾波算法是機動目標(biāo)跟蹤過程中一個重要的組成部分。在對機動目標(biāo)建模后，通過濾波算法對模型中的狀態(tài)向量進(jìn)行預(yù)測和估計。本文首先在估計理論和方法的基礎(chǔ)上引入了在線性系統(tǒng)中最常用和最基礎(chǔ)的卡爾曼濾波算法。
2、然后針對本文所研究的問題，介紹了傳統(tǒng)的非線性系統(tǒng)濾波算法擴展卡爾曼濾波算法(EKF)，重點研究了無跡卡爾曼濾波算法(UKF)。由于擴展卡爾曼濾波在濾波過程中首先要對非線性系統(tǒng)的模型進(jìn)行線性化處理，因此不可避免地引入了線性化誤差，而無跡卡爾曼濾波是一種新的專門針對非線性系統(tǒng)的濾波算法，具有實現(xiàn)簡單、通用性強，性能穩(wěn)定等特點。基于跟蹤精度的考慮，本文重點研究無跡卡爾曼濾波在機動目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。 最后，在機動目標(biāo)選定運動模型和濾波算
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