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摘要：目前，在國防領(lǐng)域，城市交通管理和雷達等方面展開了對機動目標跟蹤技術(shù)的研發(fā)和探究。該技術(shù)擁有十分廣闊的發(fā)展前景和研究價值。經(jīng)典卡爾曼濾波十分適用于目標跟蹤，并且如今對該技術(shù)的掌握程度很高。但是它在研究對象運動狀態(tài)模型不確定的情況下，精準度較低，所以在復(fù)雜目標跟蹤狀態(tài)下誤差很嚴重，從而不能精準識別目標運動模式。 通過卡爾曼濾波和交互多模式數(shù)學(xué)模型的結(jié)合，實現(xiàn)了交互多模型卡爾曼濾波。通過對兩種濾波模型的研究，將它們運用到線性隨機系統(tǒng)下的目標跟蹤。根據(jù)非線性隨機系統(tǒng)下的系統(tǒng)模型，研究拓展出了擴展卡爾曼濾波算法和交互式多模型算法的相互結(jié)合——交互多模擴展卡爾曼濾波算法。 通過仿真驗證，得到結(jié)論：采用交互多?？柭鼮V波和交互多模擴展卡爾曼濾波可以對目標進行精準的跟蹤。
關(guān)鍵詞：卡爾曼濾波；目標跟蹤；擴展卡爾曼濾波；交互多模式數(shù)學(xué)模型
目錄 摘要 ABSTRACT 第一章 緒論-1 1.1 課題研究的背景和意義-1 1.2 卡爾曼濾波的現(xiàn)狀和發(fā)展-1 1.3 交互多模算法發(fā)展現(xiàn)狀-2 第二章 卡爾曼濾波器-3 2.1 系統(tǒng)模型-3 2.2 濾波模型-3 2.3 卡爾曼濾波器工作原理-4 2.4 卡爾曼濾波器的性能分析-5 第三章 擴展卡爾曼濾波器-6 3.1 系統(tǒng)模型-6 3.2 濾波模型-6 3.3 擴展卡爾曼濾波雷達測量模型-8 3.4 擴展卡爾曼濾波器的性能分析-8 第四章 交互多模卡爾曼濾波器-10 4.1 系統(tǒng)模型-10 4.2 濾波算法-11 4.3 交互多?？柭鼮V波算法的工作原理-14 4.4 交互多?？柭鼮V波器的性能分析-14 第五章 交互多模擴展卡爾曼濾波器-16 5.1 系統(tǒng)模型-16 5.2 濾波算法-17 5.3 交互多模擴展卡爾曼濾波算法的工作原理-19 5.4 交互多模擴展卡爾曼濾波器的性能分析-20 第六章 濾波算法在目標跟蹤中的仿真及分析-21 6.1 卡爾曼濾波在目標跟蹤中的仿真-21 6.2 擴展卡爾曼濾波在目標跟蹤中的仿真-23 6.3 交互多?？柭鼮V波在目標跟蹤中的仿真-26 6.4 交互多模擴展卡爾曼濾波在目標跟蹤中的仿真-29 第七章 結(jié)束語-32 致 謝-33 參考文獻-34 |
