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多传感器多目标跟踪技术研究

段芳芳  
【摘要】:多传感器多目标跟踪技术是围绕着多传感器目标跟踪和多目标跟踪两方面的实现展开的。多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,它将多个传感器的信息有机合成,估计目标的运动状态,产生比单一传感器更优越的跟踪性能;多目标跟踪则是将传感器接收到的众多量测值按照它们的来源分类,给出各跟踪目标的运动轨迹,并分析运动轨迹的准确性和可靠性。本文主要对多传感器多目标跟踪中的三个关键技术,即机动目标跟踪、数据关联和融合跟踪进行研究。 机动目标跟踪算法中目前较为流行的是交互多模型算法,本文针对该算法存在的不足,提出一种基于遗传算法的模糊kalman滤波算法,并进行了仿真。仿真结果表明,它能够提高跟踪性能,减少计算量。 联合概率数据关联算法是公认的多目标跟踪中有效的数据关联算法,但它的计算量过大,实时性不好,为此本文使用快速联合概率数据关联算法来改善这些不足。 在多传感器融合跟踪技术方面,本文主要针对中心级融合结构下扩维kalman滤波算法计算量过大,及传感器级融合结构下融合算法精度不够高的缺陷,给出了相应的改进算法。 最后,本文将基于遗传算法的模糊kalman滤波算法、快速联合概率数据关联算法和传感器级融合结构下的改进融合算法应用到“现代机载雷达仿真系统”中,取得了符合系统要求的仿真结果。


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