水下制导多目标跟踪关键技术研究（可复制论文）.pdf

摘要自适应高斯模型及其跟踪算法,并从理论上对自适应高斯模型及其跟踪算法性⒀芯苛怂露嗄勘旮僦械穆瞬ㄓ朐げ馑惴ǎ治隽死肷⒖ǘ瞬ㄋ系统存在模型误差和时变量测误差情况下,能够取得较高的跟踪滤波精度。⒀芯苛恕白罱凇笔莨亓K惴ā⒏怕适莨亓K惴ā⒔换ナ蕉嗄P透⒄攵运履勘暝硕喽运俣鹊汀⑾喽约铀俣刃⑺滦诺栏丛印⑸尚耦水下目标跟踪算法。该算法在对目标机动特征无任何先验知识的条件下,能⑻岢隽饲蜃晗迪录铀俣燃尤ㄗ允视λ履勘旮偎惴ê颓蜃晗迪禄水下制导多目标跟踪理论与方法涉及水声工程、信号处理、现代控制理论及精确制导等领域,对该理论和方法的研究有着重要的现实意义。论文系统研究了基于制导系统的水下多目标跟踪的理论体系,给出了基于水下制导的多目标跟踪系统的框架,并重点研究了水下多目标跟踪中的关键技术,包括水下运动目标建模、跟踪滤波与预测算法、多目标航迹关联算法、不同坐标系的目标跟踪算法、跟踪门算法及基于不同目标参数估计的多目标跟踪算法等内容。论文的主要研究成果及创新点如下:⒏隽嘶谒轮频嫉亩嗄勘旮傧低车目蚣埽岢隽怂禄勘甑能进行了分析。研究表明:自适应高斯模型对水下目标机动加速度及其方差的变化具有自适应能力,其跟踪算法不需要对目标进行机动检测,从而消除了目标跟踪中的时延:而且其计算量小、跟踪精度高,对于不同运动形式的水下目标均具有良好的跟踪效果。法的性质和离散推广卡尔曼滤波算法的偏差,提出了量测噪声方差矩阵加权卡尔曼滤波算法。该算法对系统的模型误差和量测误差具有较好的适应能力,在率数据关联算法和联合概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法的计算量进行了分析。研究结果表明:联合概率数据关联算法是水下环境中多目标跟踪的一种性能良好的数据关联算法,其缺点是当所跟踪目标的数目或量测数目增加时,算法的计算量较大。号数据率低、量测误差大等特点,提出了球坐标系下基于自适应高斯模型的解较好地适应水下目标的机动,与传统的球坐标系目标跟踪算法相比,它对机动目标的径向距离、方位角及俯仰角具有良好的跟踪性能。
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较大的特点,提出了直角坐标系下基于去偏转换量测的水下目标跟踪算法和直角坐标系下基于无偏转换量测的水下目标跟踪算法。前一种算法比传统的直角统对多目标分辨能力差和参数估讦误差大,当多目标在不同波束之间运动时,抡妗Q芯勘砻鳎夯诟叻直婺勘瓴问于扩展量测的水下目标跟踪算法。加速度加权自适应水下目标跟踪算法突出了加速度的新近信息,对目标运动模型具有在线修正作用:基于扩展量测的水下目标跟踪算法在球坐标系跟踪系统中引入了目标的径向速度量测,不仅能够提高目标距离的跟踪精度,而且也能够提高目标方位角和俯仰角的跟踪精度,加快系统的动态收敛,且不需要对速度量测本身进行线性化处理。⒄攵越嵌攘坎馕蟛詈湍勘曜刺坎獯忧蜃晗档街苯亲晗档淖;晃蟛坐标系下基于转换量测的目标跟踪算法有更高的跟踪精度和稳定性,后~种算法对传感器角度量测误差的不同分布有较强的适应性,在传感器角度量测误差较大的情况下,仍具有较高的跟踪精度。⒃谘芯扛倜潘惴ā⒍嗖ㄊ低扯ㄎ辉砑捌涫迪值鹊幕∩希岢隽基于多波束系统的水下多目标跟踪算法,并以实际型号的水下制导多波束系统为背景,对该算法进行了抡妗Q芯勘砻鳎夯诙嗖ㄊ低车乃多目标跟踪算法对多个目标的不同运动状态有一定的跟踪能力,但因多波束系跟踪系统存在较大的跟踪误差,同时,由于对同一波束内的两个或多个目标难以分辨,会导致跟踪系统在较大扇面内丢失目标。⒔岷细叻直婺勘瓴问兰萍际踉谒轮频枷低持杏τ玫难芯浚岢隽嘶于高分辨目标参数估计的水下多目标跟踪算法,并以实际型号的水下制导系统计的水下多目标跟踪算法对多目标具有较高的分辨能力和跟踪精度,在被跟踪目标航迹出现交汇时,跟踪系统仍具有较高的关联成功率和跟踪精度。关键词水下多目标跟踪机动目标模型非线性滤波坐标转换数据关联跟踪门高分辨参数估计跟踪算法Ⅱ
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第一章绪论引言水下制导多目标跟踪是指使用一个或多个探测器对水下或水面的多个监测目标的运动状态进行跟踪。水下制导多目标跟踪理论和方法主要包括目标参数估计、机动目标建模、跟踪算法、跟踪门的形成、数据关联、跟踪维持、跟踪起始及跟踪终结等几方面内容。水下多目标跟踪需要周期地对目标的状态采样、并基于每个运动目标的概率分配采样值。每个运动目标的概率值是当前状态和目标轨迹的历史函数。轨迹辨识和轨迹相关的目的并不是为了对每一个被跟踪的目标建立一份档案,而是利用目标轨迹的信息实现某种模绲己交蚬击。在水下多目标跟踪技术中,声纳的多目标跟踪和水下精确制导武器的多目标跟踪是其最重要的两个组成部分。声纳系统对多目标的