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1、江蘇科技大學(xué)碩士學(xué)位論文綜合艦橋系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用研究姓名:唐現(xiàn)國(guó)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專(zhuān)業(yè):控制理論與控制工程指導(dǎo)教師:何祖軍20070101大摘要綜合艦橋系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用研究大摘要隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和工程技術(shù)的發(fā)展,目標(biāo)跟蹤理論形成了經(jīng)典的維納濾波(頻域法)和近代卡爾曼濾波(狀態(tài)空間法)的兩大理論體系。目前卡爾曼濾波理論基本上取代了維納濾波理論,經(jīng)典的維納濾波方法基本上不適應(yīng)現(xiàn)代目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的需求。在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,最常用的經(jīng)
2、典濾波算法是卡爾曼濾波(KFKalmanFilter)和擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKFExtendedKalmanFilter),其中前者用于線性系統(tǒng),后者用于非線性系統(tǒng)。KF是最小均方意義下的最優(yōu)濾波算法,EKF則是利用一階泰勒展開(kāi)將非線性系統(tǒng)線性化而得到的一種次優(yōu)濾波算法,在非線性小是特別嚴(yán)重的情況下,EKF有著近似最優(yōu)的濾波效果。目標(biāo)跟蹤技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)和濾波算法。本文針對(duì)目標(biāo)跟蹤技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究。本文首先
3、介紹了數(shù)據(jù)融合的基本原理以及目標(biāo)跟蹤的基本原理。線性的濾波算法卡爾曼濾波(KF),詳細(xì)介紹了算法的基本原理和算法過(guò)程??柭鼮V波算法是在線性、高斯的情況下能很好的滿足目標(biāo)跟蹤的性能,然而對(duì)非線性、非高斯的情況濾波方法的指標(biāo)下降。針對(duì)非線性、非高斯的情況,詳細(xì)介紹了粒子濾波算法,闡述了其基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。其次本文著重分析了粒子濾波算法。粒子濾波是一種基于蒙特卡羅方法和遞推貝葉斯估計(jì)的統(tǒng)計(jì)濾波方法,它依據(jù)大數(shù)定理采用蒙特卡羅方法來(lái)求解貝葉
4、斯估計(jì)中的積分運(yùn)算。并介紹了粒子濾波算法的優(yōu)缺點(diǎn),以及粒子濾波算法的改進(jìn)方向,其改進(jìn)的方向主要是重要性密度函數(shù)的選取和利用重采樣技術(shù),來(lái)減少標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法粒子退化現(xiàn)象,針對(duì)粒子濾波算法的缺點(diǎn),引進(jìn)了一種改進(jìn)的粒子濾波算法—正則粒子濾波算法,該算法是基于正則再采樣技術(shù)而改進(jìn)的一種算法即根據(jù)后驗(yàn)密度的離散分布重建它的連續(xù)分布,然后從后驗(yàn)分布的連續(xù)近似中采樣獲得再采樣粒子。從而能減少粒子的退化現(xiàn)象。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法在有較好的跟蹤精度。
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