收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

大型机场场面机动目标跟踪算法研究

孙杰  
【摘要】:本文将机动目标跟踪技术应用于机场场面活动目标跟踪,重点对关键技术交互式多模型算法进行理论研究与改进。 首先从建模和滤波算法两方面对机动目标跟踪技术的基本方法进行理论分析。主要分析了四种常用的机动目标跟踪模型,即曲线运动模型、Singer模型、当前统计模型、多模型,和三种经典的滤波器,即卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器。总结了卡尔曼滤波器在机动目标跟踪中的具体运用及发展;详细阐述了粒子滤波的基本原理、理论缺陷和解决办法。 其次将机动目标跟踪技术应用于机场场面目标跟踪。通过分析机场场面活动目标的背景及运动特点,结合地面目标跟踪技术的相关研究成果,设计了场面单目标跟踪器。机场场面有大量先验信息可以用于提高跟踪器的性能,这些先验信息包括路面网络结构、机场对场面活动目标的运动限制等。为了将这些先验信息与估计器融合,在传统跟踪器的基础上,新增了量测值预处理、模型调整、输出优化三个模块。理论分析和仿真结果证明,这些模块提高了跟踪器性能。另外,设计了基于场面地图信息的交互式多模型算法,包括模型集设计、模型集自适应方法。理论分析和仿真表明,与传统交互式多模型算法相比,该算法有更高的鲁棒性。 然后针对交互式多模型算法模型失配导致的似然度估计不精确,提出了一种联合似然估计方法。该方法将基于失配模型的实际新息分解为基于匹配模型的理论新息与匹配和失配模型之间的距离之和,由上述两个已知的概率密度函数的卷积可得实际新息序列的联合似然度,再利用条件概率公式求解模型似然度。与传统的交互式多模型算法相比,新算法提高了模型似然度的估计精度,降低了系统估计误差。理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。 最后针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法(IMM-PF)相比,新算法提高了效费比、消除了IMM-PF对量测噪声分布的依赖。理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 郭云飞;杜巍;林岳松;;一种基于粒子滤波的概率数据关联方法[J];火力与指挥控制;2010年10期
2 薛锋;刘忠;石章松;;基于粒子滤波的约束目标被动跟踪研究[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2007年01期
3 蒋蔚;伊国兴;曾庆双;;多普勒辅助测量IMM-PF机动目标跟踪[J];宇航学报;2011年02期
4 林健;林晓辉;曹喜滨;;粒子滤波在机动飞行器轨道确定中的应用[J];控制理论与应用;2008年05期
5 郭艺夺;童宁宁;王凯;;适于无源阵列跟踪机动目标的IMM-PF算法[J];电光与控制;2009年01期
6 周云锋;单甘霖;张淼;;交互式多模型粒子滤波算法综述[J];军械工程学院学报;2010年01期
7 王雪;王晟;马俊杰;;径向基粒子滤波状态跟踪测量算法[J];机械工程学报;2006年12期
8 饶文碧;雷育华;王君;;粒子滤波算法在目标跟踪中的应用[J];武汉理工大学学报;2009年03期
9 邱晓波 ,杜峰;目标自动跟踪与信息处理综合系统的研究与现实[J];情报指挥控制系统与仿真技术;2001年02期
10 陈非,敬忠良,李锋;空基多平台多传感器机动目标自适应跟踪[J];上海交通大学学报;2003年04期
11 王晟达;韩崇昭;贺建文;;一种用于复杂运动目标跟踪的新技术[J];弹箭与制导学报;2003年S4期
12 任少伟,王睿,张平定;基于机动频率自适应的目标跟踪算法[J];空军工程大学学报(自然科学版);2004年05期
13 胡振涛,刘先省;基于“当前”统计模型的一种改进机动目标跟踪算法[J];山东大学学报(工学版);2005年03期
14 李大治;战荣辉;辛勤;皇甫堪;;机动辐射源单站无源定位可观测性分析[J];飞行器测控学报;2007年04期
15 何广军;张志伟;吴剑锋;;机动目标跟踪的HIMM算法研究[J];电光与控制;2009年12期
16 谭顺成;王国宏;王娜;贾舒宜;;改进的交互式当前统计模型算法[J];电光与控制;2011年04期
17 张永胜 ,嵇成新;机动目标跟踪的模式集自适应IMM算法的设计和比较[J];情报指挥控制系统与仿真技术;2001年08期
18 杨宜康,黄永宣,祝转民,李济生;利用数值微分构造机动目标跟踪的估计模型:原理和应用[J];电子学报;2002年12期
19 郭春,罗鹏飞;一种基于小波变换的机动目标跟踪算法研究[J];系统工程与电子技术;2002年06期
20 郑黎义,潘旭东,陈兴无,宋海峰;机动目标跟踪的自适应相互作用多模型算法[J];强激光与粒子束;2005年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宫轶松;归庆明;李保利;张灵敏;;基于均值漂移的粒子滤波算法设计及其在导航数据处理中的应用[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
2 陈炳文;王文伟;秦前清;刘志刚;;基于时空融合和粒子滤波的红外弱小目标检测[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(上册)[C];2010年
3 詹武平;聂冲;;改进的UPF在GPS数据处理中的应用[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
4 牛丽辉;蔡灿辉;;粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用[A];全国第一届信号处理学术会议暨中国高科技产业化研究会信号处理分会筹备工作委员会第三次工作会议专刊[C];2007年
5 高丙坤;李文超;王帅;;一种改进的粒子滤波跟踪算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 管波;李宗涛;马龙华;;基于状态重建的改进粒子滤波算法在SINS/GPS中的应用研究[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
7 王宁;陈常念;陈加忠;范晔斌;王冼;;标定环境下基于粒子滤波的行人跟踪方法[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【oral】[C];2011年
8 王立琦;陈海云;燕小强;;一种改进的粒子滤波视频跟踪算法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
9 仝明磊;韩红;;随机字典的粒子滤波视频跟踪[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【oral】[C];2011年
10 许化龙;夏克寒;曲从善;;粒子滤波及其在车辆航位推算中的应用[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 田隽;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法的研究[D];中国矿业大学;2010年
2 宫轶松;粒子滤波算法研究及其在GPS/DR组合导航中的应用[D];解放军信息工程大学;2010年
3 王乐;卫星USB测控体制下信号特征参数的分析与识别[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 周寿军;左心室MRI序列的运动跟踪新方法[D];第一军医大学;2004年
5 李涛;非线性滤波方法在导航系统中的应用研究[D];国防科学技术大学;2003年
6 徐茂格;混沌通信中的粒子滤波技术研究[D];南京理工大学;2008年
7 姚剑敏;粒子滤波跟踪方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2005年
8 肖延国;智能传感器侦察网络中的目标跟踪算法研究[D];中国科学技术大学;2007年
9 许昕;基于滤波技术和粒子群优化的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2011年
10 孙伟;基于粒子滤波的视频目标跟踪关键技术及应用研究[D];西安电子科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 金梦珺;概率假设密度粒子滤波的算法与硬件实现研究[D];浙江大学;2011年
2 何佳;小波粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用[D];太原理工大学;2010年
3 陈俊丰;基于粒子滤波的机动目标跟踪算法研究[D];浙江大学;2010年
4 苟若愚;基于粒子滤波的运动目标跟踪算法研究与实现[D];重庆大学;2010年
5 张楠;基于粒子滤波的目标跟踪算法研究[D];广东工业大学;2011年
6 冯卫娜;非线性系统参数和状态联合估计新算法研究[D];郑州大学;2010年
7 张婷婷;基于粒子滤波的机动目标跟踪方法研究[D];西安电子科技大学;2009年
8 王洪;基于粒子滤波的飞行目标视频跟踪系统研究[D];武汉理工大学;2010年
9 钱翔;基于改进粒子滤波器目标跟踪算法研究[D];安徽大学;2010年
10 杜炳硕;基于粒子滤波的汽车防撞雷达研究[D];南京理工大学;2004年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 沈学锋 周玉杰 本报特约通讯员 潘正军;为保障植入“精确芯片”[N];解放军报;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978