綜合艦橋系統(tǒng)中目標跟蹤技術(shù)的應(yīng)用研究.pdf

1、江蘇科技大學(xué)碩士學(xué)位論文綜合艦橋系統(tǒng)中目標跟蹤技術(shù)的應(yīng)用研究姓名：唐現(xiàn)國申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：何祖軍20070101大摘要綜合艦橋系統(tǒng)中目標跟蹤技術(shù)的應(yīng)用研究大摘要隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和工程技術(shù)的發(fā)展，目標跟蹤理論形成了經(jīng)典的維納濾波(頻域法)和近代卡爾曼濾波(狀態(tài)空間法)的兩大理論體系。目前卡爾曼濾波理論基本上取代了維納濾波理論，經(jīng)典的維納濾波方法基本上不適應(yīng)現(xiàn)代目標跟蹤系統(tǒng)的需求。在目標跟蹤領(lǐng)域，最常用的經(jīng)

2、典濾波算法是卡爾曼濾波(KFKalmanFilter)和擴展卡爾曼濾波(EKFExtendedKalmanFilter)，其中前者用于線性系統(tǒng)，后者用于非線性系統(tǒng)。KF是最小均方意義下的最優(yōu)濾波算法，EKF則是利用一階泰勒展開將非線性系統(tǒng)線性化而得到的一種次優(yōu)濾波算法，在非線性小是特別嚴重的情況下，EKF有著近似最優(yōu)的濾波效果。目標跟蹤技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)和濾波算法。本文針對目標跟蹤技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)進行了詳細的研究。本文首先

3、介紹了數(shù)據(jù)融合的基本原理以及目標跟蹤的基本原理。線性的濾波算法卡爾曼濾波（KF），詳細介紹了算法的基本原理和算法過程?？柭鼮V波算法是在線性、高斯的情況下能很好的滿足目標跟蹤的性能，然而對非線性、非高斯的情況濾波方法的指標下降。針對非線性、非高斯的情況，詳細介紹了粒子濾波算法，闡述了其基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。其次本文著重分析了粒子濾波算法。粒子濾波是一種基于蒙特卡羅方法和遞推貝葉斯估計的統(tǒng)計濾波方法，它依據(jù)大數(shù)定理采用蒙特卡羅方法來求解貝葉

4、斯估計中的積分運算。并介紹了粒子濾波算法的優(yōu)缺點，以及粒子濾波算法的改進方向，其改進的方向主要是重要性密度函數(shù)的選取和利用重采樣技術(shù)，來減少標準粒子濾波算法粒子退化現(xiàn)象，針對粒子濾波算法的缺點，引進了一種改進的粒子濾波算法—正則粒子濾波算法，該算法是基于正則再采樣技術(shù)而改進的一種算法即根據(jù)后驗密度的離散分布重建它的連續(xù)分布，然后從后驗分布的連續(xù)近似中采樣獲得再采樣粒子。從而能減少粒子的退化現(xiàn)象。通過仿真實驗表明該算法在有較好的跟蹤精度。