飛行試驗(yàn)中多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法的研究.pdf

1、多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,在空中預(yù)警、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視等軍事領(lǐng)域,以及空中交通管制、導(dǎo)航系統(tǒng)等民用領(lǐng)域都具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,現(xiàn)代跟蹤環(huán)境發(fā)生了顯著變化,多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)遇到了強(qiáng)勁的挑戰(zhàn)。本文對(duì)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù),即數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤維持進(jìn)行了深入的研究,主要工作和取得的成果如下:
　　首先,綜述了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的基本原理,概括總結(jié)了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題的基本要素,包括目標(biāo)運(yùn)動(dòng)

2、模型以及跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)常用的濾波算法,同時(shí)分析了各種濾波算法的特點(diǎn)。
　　其次,針對(duì)雜波環(huán)境下多個(gè)非機(jī)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及跟蹤維持問(wèn)題,研究了聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)等傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)方法。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了JPDA和m-最優(yōu)多假設(shè)兩種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法?？紤]到 m-最優(yōu)多假設(shè)算法具有高計(jì)算復(fù)雜度的缺陷,分別從降低聚矩陣行、列向量維數(shù)的角度,提出了兩種改進(jìn)的m-最優(yōu) MHT算法,所提出的算法在目標(biāo)和量測(cè)數(shù)較大的環(huán)境下效果尤為明顯。蒙特卡洛仿真結(jié)果表明

3、該算法能夠在保持濾波精度和關(guān)聯(lián)正確率穩(wěn)定不變的前提下縮短跟蹤時(shí)間。
　　最后,針對(duì)雜波環(huán)境下多個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及跟蹤維持問(wèn)題,研究并實(shí)現(xiàn)了交互式多模型聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(IMMJPDA)和交互式多模型多假設(shè)(IMMMHT)兩種算法。當(dāng)目標(biāo)及量測(cè)數(shù)較多時(shí),提出了一種基于量測(cè)分組的IMMMHT改進(jìn)算法,較大程度上緩解了原IMMMHT方法由于高維度聚矩陣分裂帶來(lái)的龐大計(jì)算量問(wèn)題。通過(guò)對(duì)兩個(gè)和三個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤仿真實(shí)驗(yàn)證明了上述算法的有