基于分布式卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤和信息融合一直是現(xiàn)代軍事控制和決策系統(tǒng)的重要內(nèi)容。多傳感器信息全面、多樣、能適應(yīng)不同的環(huán)境變化，而且可以提高跟蹤的精度，因此在目標(biāo)跟蹤中得到廣泛應(yīng)用，并逐漸成為目標(biāo)跟蹤中的研究熱點(diǎn)。目前，多傳感器信息處理方式主要有集中式處理和分布式處理兩種，而分布式數(shù)據(jù)處理的方式有著計(jì)算量小、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靈活、可靠性好等優(yōu)點(diǎn)，是目前最受歡迎的信息融合處理方法。
　　本文首先介紹幾種常用的機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動建模方法，給出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。介紹幾種常用的

2、非線性濾波算法，重點(diǎn)闡述無跡卡爾曼濾波算法的過程。其次，針對多傳感器目標(biāo)跟蹤問題，介紹分布式濾波方法的基本思想和主要步驟。為解決目標(biāo)跟蹤問題中的非線性，在線性分布式濾波算法的基礎(chǔ)上引入非線性濾波方法，提出一種能應(yīng)用到非線性領(lǐng)域的分布式無跡卡爾曼濾波方法。通過與集中式濾波算法的對比，驗(yàn)證分布式無跡卡爾曼濾波算法的性能。再次，針對數(shù)學(xué)模型中噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知的情況，研究Sage-Husa算法，與無跡卡爾曼濾波結(jié)合，得到非線性領(lǐng)域的噪聲估計(jì)方法

3、?；诖颂岢鲆环N帶噪聲估計(jì)的分布式自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法，以解決模型參數(shù)未知時的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)問題。同時對目標(biāo)跟蹤過程中可能出現(xiàn)的傳感器故障情況進(jìn)行討論，研究基于變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分布式無跡卡爾曼濾波算法。根據(jù)刪除故障節(jié)點(diǎn)后剩余節(jié)點(diǎn)組建新網(wǎng)絡(luò)的不同方式，提出兩種改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，得到基于變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)分布式無跡卡爾曼濾波算法，消除節(jié)點(diǎn)故障對目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的影響，提高系統(tǒng)的可靠性和容錯性。最后，討論多目標(biāo)跟蹤問題，研究雜波環(huán)境下的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方