强机动目标的自适应跟踪算法研究

admin · 发表于 2023-9-27 12:05:48

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目标跟踪在民用和军事领域中占据着重要的位置，有着广泛的应用。随着目标机动性能的增强，传统的目标跟踪算法已经逐渐不能满足精确跟踪的要求，如何提高强机动目标的跟踪性能成为一个越来越重要的题目。本文在此背景下，分别从自适应和变结构两个方面研究了针对强机动目标的多模型跟踪滤波方法。主要做了以下工作：对机动目标跟踪方法的发展进行了回顾，综述总结了当前针对强机动目标跟踪的目标建模方法和跟踪滤波算法，分析了各种方法的适用范围和优缺点。研究了强机动目标的建模方法和参数估计方法。机动目标的运动模型不仅是滤波器的重要组成，也是从运动学机理上解决目标机动题目的方法。针对空中的强机动目标，圆周运动是其主要的机动方式，本论文选择圆周运动模型对机动目标进行建模。对于参数估计部分，运用卡尔曼滤波的方法对目标的角速度观测值进行滤波，降低了目标角速度观测值的噪声，为自适应目标跟踪方法提供了更准确的参数估计。研究了自适应交互式多模型目标跟踪算法，以圆周运动模型为基础，结合传统的自适应交互式多模型算法，设计了动态可调的模型间距和模型间转移概率，通过估计目标的角速度值和角速度估计误差，引入角速度变异系数来判断角速度估计精度，设计了基于角速度变异系数的自适应目标跟踪方法。该算法比传统的交互式多模型算法和自适应交互式多模型算法机动适应性更强。研究了基于有向图切换的变结构交互式多模型目标跟踪算法，分析了有向图切换算法中有向图的设计方法，切换规则的设计方法和新模型初始化方法。通过将自适应算法中目标的角速度的估计应用于有向图切换算法中，设计了一种基于角速度修正的支撑有向图。提出了一种比传统的交互式多模型算法和自适应交互式多模型算法跟踪性能更好的自适应变结构目标跟踪算法。对本文提出的目标跟踪算法和已有的算法进行了Monte Carlo仿真对比，仿真实验表明，本文提出的算法在对强机动目标的跟踪性能上，比传统的目标跟踪算法有很大提高。

强机动目标的自适应跟踪算法研究

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