文档介绍：南京理工大学硕士学位论文基于交互式多模型的机动目标跟踪算法研究
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本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发
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南京理工大学硕士学位论文墓于交互式多棋型的机动目标跟踪算法研究
绪论
目标跟踪研究的意义
目标跟踪技术在现代军事和民用中均占有非常重要的地位,提供可靠而准确的高
质量目标信息始终是目标跟踪技术的主要任务。
现今,目标跟踪仍然是当今国际上十分活跃的热门领域之一。尽管研究学者做了
大量工作,提出了各种滤波技术来解决这些非线性、非高斯噪声问题,收到一定的效
果,但总是不能满足人们更高层次的要求和应用,虽然许多问题鱼待解决,但这不妨
碍目标跟踪技术己经在广阔的领域中的应用。这些应用有
军事上的各种防卫系统
空中交通管制系统
海岸监视系统
汽车、个人导航系统,提供地图、安全信息服务
空间运动体的监视,这是一个新的待开发的研究领域
此外,在计算机视觉方面,融入目标跟踪技术可以更加快速、准确地获得
目标区域,这也是目前热门课题之一。
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图卜雷达搜索目标示愈图
因此,对目标跟踪问题进行理论和应用研究,具有重大的理论和实际意义。另外,
随着现代航空航天技术的飞速发展,各种飞行器的飞行速度和机动性越来越高。在此
背景下,如何提高机动目标的跟踪性能成为一个越来越重要的问题,因此迫切需要研
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绪论硕士论文
究性能更为优越的跟踪滤波方法。
传统的跟踪系统是一对一系统,即一个探测器仅连续的瞄准和跟踪一个目标,而
随着科学技术的进步,人们发展出了一个探测器同时跟踪多个目标的技术,即
边扫描边跟踪体制并且逐渐发展出了多种跟踪算法及信息融合算法,使
得多个探测器跟踪一个目标或多个目标成为可能。现在,目标跟踪算法及信息融合算
法也成为世界上十分活跃的热门研究领域之一。
简单的说,目标跟踪问题可以划分为下列四类
一个探测器跟踪一个目标
一个探测器跟踪多个目标
多个探测器跟踪一个目标
多个探测器跟踪多个目标。
其中第类问题是最基本的,其研究成果也是最丰富的,其中很多算法经过
改进都可以用到其他几类问题中其他几类问题均是由第类问题引申发展出来
的,并且在实现上具有相对更高的技术难度。第类问题也是本文研究的主要内
容。
目标跟踪的发展及研究现状
最早在二战之前,目标跟踪技术就己经在军事上得到应用了,即年世界上
出现第一部跟踪雷达站。之后,随着科技的进步,各种跟踪系统的相继出现
与不断完善,跟踪理论和方法在各国学者的努力下也获得了很大的发展。但直到
年代,卡尔曼滤波理论被成功地应用在目标跟踪领域之后,目标跟踪技术才真正引起
人们的普遍关注和极大兴趣近二十年来,研究学者在此领域进行了大量的研究,同
时随着其它新技术的出现,比如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、多模型、多速率处理等,
结合这些技术提出了许多方法,取得了长足的进步。
目前普遍认为,对于机动目标的跟踪,最好的算法是五入算法,而当前对机动
目标跟踪的算法研究也主要集中于此。
多模型算法最早是由匆在年提出了,其后,出现了这
种算法的许多应用,如“多模型自适应估计器”、“并行处理算法”、“部分滤波器”、
“联合滤波器”、“自调整估计器”和“修正高斯和自适应滤波器”等。这些算法都被
称为静态多模型卜几咬算法,它们没有考虑系统模式之间的跳变,基于每个模型
的滤波器彼此之间没有交互。
且“算法的