對(duì)變換狀態(tài)空間EKF的研究及其在航跡融合問題中的應(yīng)用.pdf

1、航跡融合是多傳感器數(shù)據(jù)融合的一個(gè)非常重要的方面，主要包括目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)及相關(guān)航跡的融合。目標(biāo)跟蹤是關(guān)聯(lián)和融合的基礎(chǔ)，因此對(duì)目標(biāo)濾波跟蹤算法的研究具有重要意義。 本文介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本理論，系統(tǒng)闡述了卡爾曼濾波(Kalman Filter，簡(jiǎn)稱KF)理論的發(fā)展，基本方程以及擴(kuò)展卡爾曼濾波(nxtended Kalman Filter，簡(jiǎn)稱EKF)方程的推導(dǎo)。然后深入研究了變換狀態(tài)空間擴(kuò)展卡爾曼濾波(Transfor

2、ming State Space EKF，簡(jiǎn)稱TSS-EKF)，提出了改進(jìn)的TSS-EKF算法，并把該算法應(yīng)用到實(shí)際的航跡融合問題中。我們建立了航跡的濾波跟蹤、航跡數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)計(jì)算及相關(guān)航跡融合三個(gè)數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了相應(yīng)的融合仿真。仿真結(jié)果表明：經(jīng)濾波后得到的航跡較原航跡光滑且誤差較小，航跡相關(guān)模型檢驗(yàn)準(zhǔn)確，航跡融合效果理想。 本文在理論和應(yīng)用方面的創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)基于變換狀態(tài)空間的思想，本文提出了新狀態(tài)空間函數(shù)的定義

3、、構(gòu)造方法及改進(jìn)的TSS-EKF算法。通過實(shí)例分析，指出原算法在狀態(tài)空間變換時(shí)的缺陷，說明改進(jìn)的TSS-EKF算法的優(yōu)越性。 (2)對(duì)于機(jī)動(dòng)性較強(qiáng)的實(shí)際航跡數(shù)據(jù)，構(gòu)造出相應(yīng)的新狀態(tài)空間函數(shù)，運(yùn)用改進(jìn)的TSS-EKF算法進(jìn)行實(shí)時(shí)濾波跟蹤仿真，得到了更光滑的航跡曲線。 (3)由于航跡數(shù)據(jù)誤差較大，我們通過定義兩個(gè)航跡狀態(tài)向量的商來研究航跡的相關(guān)性，然后利用假設(shè)檢驗(yàn)的方法提出了航跡關(guān)聯(lián)判別的一種新模型，在航跡關(guān)聯(lián)的判別上進(jìn)行了