基于IMM的VTS雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是指對(duì)來自目標(biāo)的量測(cè)值進(jìn)行處理，保持對(duì)目標(biāo)當(dāng)前狀態(tài)的估計(jì)的過程。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及目標(biāo)機(jī)動(dòng)性的不斷增強(qiáng)，傳統(tǒng)的單模型跟蹤算法已經(jīng)不能滿足人們的需要。交互式多模型算法(Interacting Multiple Model，IMM)彌補(bǔ)了單模型的不足，適應(yīng)于跟蹤目標(biāo)狀態(tài)多變的運(yùn)動(dòng)。
　　雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是船舶交通管理系統(tǒng)(Vessel Traffic Services，VTS)中重要的研究課題，而對(duì)船舶機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤是其中

2、難點(diǎn)。與傳統(tǒng)的跟蹤算法相比較，IMM算法是良好的解決方案，具有重大的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)IMM算法中模型轉(zhuǎn)移概率矩陣先驗(yàn)以及過程噪聲固定不變的不足，根據(jù)模型概率的變化，提出了模型轉(zhuǎn)移概率矩陣自適應(yīng)算法和過程噪聲自適應(yīng)算法，對(duì)傳統(tǒng)的IMM算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過將改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行仿真后對(duì)比，證明了改進(jìn)后的算法對(duì)船舶跟蹤的精度更高。本文主要的研究?jī)?nèi)容分為以下三部分:
　　第一部分包含本文的第1至2章的內(nèi)容。該部分首先回顧了目

3、標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀，接著對(duì)目標(biāo)跟蹤常用的勻速、勻加速、勻速轉(zhuǎn)彎等運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行概述，然后對(duì)目標(biāo)跟蹤中常用的卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、不敏卡爾曼濾波等跟蹤濾波算法進(jìn)行介紹，并對(duì)算法的特點(diǎn)進(jìn)行分析。
　　第二部分包含本文的第3章的內(nèi)容。該部分對(duì)常見的多模型算法進(jìn)行介紹。針對(duì)IMM算法中存在的不足，從模型轉(zhuǎn)移概率和過程噪聲兩方面做出改進(jìn)。最后通過仿真，將IMM算法與單模型算法進(jìn)行比較，得出了IMM算法復(fù)雜運(yùn)動(dòng)情況下總體性能優(yōu)于單