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多传感器多目标航迹关联与融合算法研究

作　者: 程跃兵
导　师: 戴跃伟；闫玉德
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 多传感器目标跟踪 IMM滤波航迹关联航迹融合
分类号: TP212
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 362次
引　用: 3次
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内容摘要

随着现代科技的飞速发展以及现代战争的需求,在机动目标跟踪领域应用信息融合技术是近年来研究的热点。面对现代战场中敌方飞行目标的高机动性和复杂性,为了对目标实施有效地打击和防御,必须有机结合多部传感器提供目标的信息,进行精确地跟踪。本文结合某项科研项目,利用分布式雷达组网技术,对本文采用的IMM滤波、航迹关联与融合算法予以软件实现,并进行一系列计算机仿真。首先,介绍了目标跟踪领域中的量测数据预处理技术,以及在kalman滤波基础上分析了交互式多模型跟踪算法,并通过仿真实例,证明了该算法是行之有效的。为后续研究航迹关联与融合算法提供了数据支持。其次,基于实际工程研究背景,对目前广泛采用的加权、修正、独立序贯分布式航迹关联算法进行了总结讨论,并分析了在航迹交叉、分岔以及合并的情况下,独立序贯算法的理论可行性,并通过多组仿真实例,证明了算法的实用性。最后,本文介绍了目标跟踪中几种常见的航迹融合算法,包括集中式和分布式两种。鉴于集中式计算量大和对系统处理器的要求较高,本文采用分布式融合算法,并对关联成功的航路,采用无反馈最优分布式融合算法进行50次Monte Carlo仿真实验,验证了此算法的可靠性。本文从工程领域角度出发,探讨了目标跟踪中数据融合的关键技术,为实际工程应用提供了有用的参考。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 论文研究背景与意义  7-8
  1.2 国内外发展及研究现状  8-9
  1.3 航迹关联与融合算法发展现状  9-11
    1.3.1 航迹关联算法发展概况  9-10
    1.3.2 航迹融合算法发展概况  10-11
  1.4 本文的主要研究工作及内容安排  11-13
2 多传感器多目标信息融合理论基础  13-19
  2.1 信息融合的定义  13
  2.2 信息融合的基本原理  13-14
  2.3 信息融合的系统结构  14-16
    2.3.1 信息融合的层次结构  14-15
    2.3.2 信息融合的体系结构  15-16
  2.4 信息融合的技术与应用  16-17
    2.4.1 信息融合的基本技术和方法  16-17
    2.4.2 信息融合的应用  17
  2.5 本论文研究的主要问题及解决思路  17-18
  2.6 本章小结  18-19
3 多目标跟踪中的数据处理  19-37
  3.1 量测数据预处理技术  19-25
    3.1.1 坐标变换  19-22
    3.1.2 时间配准算法  22-23
    3.1.3 空间配准算法  23-25
  3.2 卡尔曼滤波  25-26
  3.3 交互式多模型跟踪算法  26-29
  3.4 仿真分析  29-35
    3.4.1 仿真指标  29-30
    3.4.2 滤波仿真结果  30-35
  3.5 本章小结  35-37
4 基于统计理论的航迹关联算法  37-49
  4.1 算法描述  37-42
    4.1.1 加权航迹关联算法  38
    4.1.2 修正航迹关联算法  38-39
    4.1.3 独立序贯航迹关联算法  39-40
    4.1.4 典型情况下的航迹关联  40-42
  4.2 独立序贯算法软件实现  42-43
  4.3 仿真分析  43-48
  4.4 本章小结  48-49
5 基于统计理论的航迹融合算法  49-61
  5.1 集中式融合系统  49-52
    5.1.1 并行滤波  49-50
    5.1.2 序贯滤波  50-51
    5.1.3 数据压缩滤波  51-52
  5.2 分布式融合系统  52-55
    5.2.1 简单凸组合航迹融合算法  52-53
    5.2.2 Bar Shalom-Campo航迹融合算法  53
    5.2.3 无反馈的最优分布式航迹融合算法  53-55
  5.3 仿真分析  55-60
  5.4 本章小结  60-61
6 总结与展望  61-63
  6.1 本论文工作总结  61-62
  6.2 展望  62-63
致谢  63-65
参考文献  65-67

多传感器多目标航迹关联与融合算法研究

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