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水下制导多目标跟踪关键技术研究

党建武  
【摘要】:水下制导多目标跟踪理论与方法涉及水声工程、信号处理、现代控制理论及精确制导等领域,对该理论和方法的研究有着重要的现实意义。论文系统研究了基于制导系统的水下多目标跟踪的理论体系,给出了基于水下制导的多目标跟踪系统的框架,并重点研究了水下多目标跟踪中的关键技术,包括水下运动目标建模、跟踪滤波与预测算法、多目标航迹关联算法、不同坐标系的目标跟踪算法、跟踪门算法及基于不同目标参数估计的多目标跟踪算法等内容。论文的主要研究成果及创新点如下: 1、给出了基于水下制导的多目标跟踪系统的框架,提出了水下机动目标的自适应高斯模型及其跟踪算法,并从理论上对自适应高斯模型及其跟踪算法性能进行了分析。研究表明:自适应高斯模型对水下目标机动加速度及其方差的变化具有自适应能力,其跟踪算法不需要对目标进行机动检测,从而消除了目标跟踪中的时延;而且其计算量小、跟踪精度高,对于不同运动形式的水下目标均具有良好的跟踪效果。 2、研究了水下多目标跟踪中的滤波与预测算法,分析了离散卡尔曼滤波算法的性质和离散推广卡尔曼滤波算法的偏差,提出了量测噪声方差矩阵加权卡尔曼滤波算法。该算法对系统的模型误差和量测误差具有较好的适应能力,在系统存在模型误差和时变量测误差情况下,能够取得较高的跟踪滤波精度。 3、研究了“最近邻”数据关联算法、概率数据关联算法、交互式多模型概率数据关联算法和联合概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法的计算量进行了分析。研究结果表明:联合概率数据关联算法是水下环境中多目标跟踪的一种性能良好的数据关联算法,其缺点是当所跟踪目标的数目或量测数目增加时,算法的计算量较大。 4、针对水下目标运动相对速度低、相对加速度小、水下信道复杂、声纳信号数据率低、量测误差大等特点,提出了球坐标系下基于自适应高斯模型的解耦水下目标跟踪算法。该算法在对目标机动特征无任何先验知识的条件下,能较好地适应水下目标的机动,与传统的球坐标系目标跟踪算法相比,它对机动目标的径向距离、方位角及俯仰角具有良好的跟踪性能。 5、提出了球坐标系下加速度加权自适应水下目标跟踪算法和球坐标系下基


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