文档介绍：武汉理工大学
硕士学位论文
多传感器目标跟踪中数据融合算法的研究
姓名:王君
申请学位级别:硕士
专业:计算机软件与理论
指导教师:饶文碧
20090401
中文摘要多传感器数据融合技术作为一门新兴的交叉性学科,在多个领域中,都有度,其跟踪性能优于任何一个单传感器。数据融合算法是目前研究解决目标跟论文研究了目标跟踪中的滤波估计算法和航迹融合算法,改进了粒子滤波算法和协方差交集航迹融合算法,并对不同滤波方法的航迹融合算法进行了实验仿真。子滤波算法的提议分布,充分考虑当前时刻的量测值,使得粒子的分布更加接近凼隽硕啻ǜ衅魇萑诤系脑怼⒉愦渭案俳峁鼓P偷认喙丶际酰分析了简单融合算法、互协方差融合算法和自适应航迹融合算法无法满足互协相关误差,所以对协方差更新作了改进,通过从协方差中分离独立误差和相关误差分量,得到了改进的协方差交集算法。分离协方差交集算法的融合精度比协方差交集算法要高。广泛的应用前景。多传感器目标跟踪是数据融合技术在目标跟踪领域中的应用范例,它将多个传感器信息进行有机地合成,用以提高目标运动状态估计的精踪问题中的焦点之一。研究了多传感器数据融合系统的设计和应用。论文的工作主要有以下四点:治霾⒈冉狭死┱箍ǘ瞬ā⑽藜?ǘ瞬ㄓ肓W勇瞬ǖ挠湃钡悖为了保证粒子滤波的性能,分别利用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波作为粒状态的后验概率分布,得到改进的粒子滤波算法;分析了交互式多模型估计,并对其进行了实验仿真,结果表明该算法对多模型目标跟踪的有效性。方差信息要维持统一的缺点,论文采用了一种不需要独立性假设的数据融合机制,即协方差交集算法;由于协方差交集算法的协方差信息中含有独立误差和杓屏艘恢质萑诤纤惴ǎ直鸩捎媒换ナ蕉嗄P秃透慕牧W勇瞬算法作为数据融合过程中的滤波与估计,利用改进的协方差交集算法作为全局的融合算法。芯苛硕啻ǜ衅魇萑诤舷低车纳杓朴胗τ茫ㄏ低车纳杓品椒ê性能评估,以及目标跟踪系统在工程中的应用等。论文针对不同的滤波方法,做了多组对比实验的仿真。通过仿真结果得出,关键词:多传感器,机动目标跟踪,数据融合,混合粒子滤波,协方差交集武汉理丁大学硕士学位论文
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日期:掣丕臣冢忽杌ィ豪迹合学位论文使用授权书独创性声明他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑叼研究生┟:导师┟:砀,
第滦髀课题研究背景及意义到年代卡尔曼滤波理论成功地在机动目标跟踪中应用以来,机动目标跟踪技多个学科、多理论的技术。它综合运用了随机统计决策、估值估计理论、最优化算法等现代信息处理技术跟踪目标运动轨迹。所涉及的问题是控制、指挥、通讯和情报学科发展的前沿问题,是当今国际上研究的热门方向。同时机动目心的问题。这一技术广泛应用于引,甤早在上个世纪年代的时候,机动目标跟踪的基本概念就已经形成,但直术才真正地引起人们的广泛关注和极大兴趣【俊;勘旮偈且恢肿酆系脑擞标跟踪属于一个典型的不确定性问题,随着军事环境的不断发展,特别是由于跟踪环境和目标机动性的变化,使得目标跟踪问题的不确定性更加严重。其不确定性主要表现为两个方面:一、目标运动状态的不确定性;二、量测起源的不确定性。所以要求机动目标跟踪系统必须能适应机动和环境的变化,采用适当可行的方法跟踪目标的状态时刻变化。多传感器数据融合是一种新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器的这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近多年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉产生的新技术,涉及到信号处理、数理统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊学等理论。近年来,多传感器数据融合技术无论是在军事上还是在民事领域,其应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高新技术开发等多方面关低场⒏丛庸ひ倒炭刂啤⒌形夷勘晔侗稹⒔煌ü苤啤⒑Q蠹嗍雍管理、医疗诊断、图像处理、机器人等领域。实践证明:多传感器系统比单传感器