復雜環(huán)境下強機動目標跟蹤算法研究

1、上海交通大學碩士學位論文復雜環(huán)境下強機動目標跟蹤算法研究碩士研究生：劉成成學號：1120329043導師：蔡云澤副導師：申請學位：工學碩士學科：控制科學與工程所在單位：上海交通大學答辯日期：2015年1月授予學位單位：上海交通大學萬方數據上海交通大學碩士學位論文復雜環(huán)境下強機動目標跟蹤算法研究摘要機動目標跟蹤是現代戰(zhàn)爭中最關鍵的技術問題之一。進入21世紀以后，各種具有強機動能力的飛行器的不斷涌現，使普通的機動目標跟蹤算法已不能滿足需求。

2、戰(zhàn)場環(huán)境日益復雜，使測量噪聲不斷增大甚至測量信息出現缺失。因此復雜環(huán)境下的對強機動目標保持跟蹤是一個十分重要的問題?；谝陨媳尘埃疚脑趯C動目標跟蹤基本概念和方法進行深入分析的基礎上，研究了復雜環(huán)境下的變維可調白噪聲模型、當前統(tǒng)計模型和測量噪聲自適應跟蹤算法，并實現了基于KF、EKF的強機動目標跟蹤GUI界面。具體研究如下：1)機動目標跟蹤的基本原理研究。從濾波器的角度對于目標“機動”進行定義，歸納了四種目標機動性的量度指標。分析了傳

3、統(tǒng)卡爾曼濾波在穩(wěn)態(tài)后失去機動應變能力的缺陷，并提出了評價跟蹤算法性能的主要指標。詳細分析了具有高速強機動性能F22戰(zhàn)斗機的特點，實現了四種典型機動軌跡，即轉彎機動、俯沖機動、J型轉彎機動、蛇形轉彎機動，為后續(xù)強機動目標機動模式分析奠定了模型基礎。2）針對強機動目標機動性的度量標準，研究了基本的強機動目標跟蹤算法?；贑V、CA和CT模型對于過程噪聲和機動指標做出了詳細的分析；提出了一種變結構的可調白噪聲模型，實現了對機動性能的有效判斷和

4、濾波器結構的快速調整；對當前統(tǒng)計模型進行深入分析，并提出改進算法，實現了對于過程噪聲自適應調整方法的深入研究。3）研究了復雜環(huán)境下目標跟蹤算法需要解決的信息丟失和測量噪聲方差過大問題。對比分析集中式多傳感器融合算法，提出在雷達紅外多傳感器條件下使用序貫融合算法解決信息丟失的問題。提出一種基于強跟蹤濾波器的測量噪聲自適應調整算法，有效解決了復雜環(huán)境下雷達測量噪聲過大的問題。4）基于KF、EKF，實現了Matlab環(huán)境下強機動目標跟蹤算法的