約束條件運(yùn)動(dòng)建模及狀態(tài)估計(jì)方法.pdf

1、在很多實(shí)際跟蹤場景中，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡常受到外界環(huán)境的嚴(yán)重影響或嚴(yán)格約束，而不是無約束的自由運(yùn)動(dòng)，如受地面道路上行駛的汽車、江河航道航行的艦船等。常規(guī)跟蹤方法由于沒有考慮約束先驗(yàn)信息，在處理此類目標(biāo)跟蹤問題時(shí)存在模型失配，信息浪費(fèi)，性能損失等問題。本文在現(xiàn)有約束估計(jì)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中存在的理論和方法問題，在兩個(gè)重要方向進(jìn)行了研究和探索：（1）建立一套比較完整的復(fù)雜約束空間中復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的建模和狀態(tài)估計(jì)方法；（2）針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中可能存

2、在的約束信息不完整的問題，提出隱式約束條件的模型和濾波方法。
　　本文首先介紹常用的幾種約束估計(jì)算法，包括模型降階方法，偽量測方法，估計(jì)后投影方法和線性等式約束卡爾曼濾波方法。給出各算法的實(shí)現(xiàn)方法，并從數(shù)值穩(wěn)定性、運(yùn)算復(fù)雜度以及估計(jì)性能等方面進(jìn)行分析和比較。
　　然后，基于一維坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)建模思想，研究了復(fù)雜約束空間復(fù)雜運(yùn)動(dòng)建模和狀態(tài)估計(jì)方法。給出了一維約束坐標(biāo)卡爾曼濾波方法（CCKF），提出了基于最小均方誤差融合的多維觀測聯(lián)合

3、初始化方法，推導(dǎo)了線性等式約束狀態(tài)估計(jì)的克拉美-羅下限，給出了約束估計(jì)精度的理論極限，并引入歸一化平方誤差對(duì)算法濾波一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明濾波算法和初始化方法的有效性。針對(duì)復(fù)雜約束空間的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)問題，提出了一維約束坐標(biāo)交互式多模型（IMM-CCKF）方法，有效避免了常規(guī)模型方法導(dǎo)致的模型失配問題，仿真試驗(yàn)證明了交互式多模型約束坐標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法的有效性和優(yōu)越性。
　　最后，本文針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中存在的約束信息不完整地問題，提出了隱

4、式等式約束概念，在此基礎(chǔ)上提出了兩種有效的隱式等式約束建模和非線性濾波方法。并針對(duì)實(shí)際跟蹤問題，如反輻射導(dǎo)彈(ARM)跟蹤，中可能存在目標(biāo)和干擾的問題，提出隱式線性等式約束條件下的交互式多約束狀態(tài)估計(jì)方法。實(shí)測數(shù)據(jù)處理和仿真試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了交互式多約束狀態(tài)估計(jì)方法的有效性。針對(duì)一般隱式線性等式約束狀態(tài)估計(jì)問題，提出了兩種偽量測模型：帶噪聲的速度約束偽量測和無噪聲的混合約束偽量測，并分別推導(dǎo)了這兩種偽量測的非線性狀態(tài)估計(jì)方法。仿真結(jié)果表明了