水下動目標跟蹤技術研究.pdf

1、在當今國際上，目標跟蹤一直是熱門的科學領域，因為如何更快、更準地獲得精確目標信息在軍事上起著至關重要的作用。目前，在需要確定目標的位置、運動速度及數目的系統(tǒng)中（包括導航、避障、監(jiān)控等）都已廣泛的應用了目標跟蹤技術，但是和已經很成熟的空中目標的跟蹤技術相比，水下目標的跟蹤技術存在著十分巨大的差距。水下目標跟蹤技術經過了幾十年的發(fā)展，研究學者提出了各種數據關聯和濾波的等技術來解決問題，但是動目標跟蹤技術仍然面臨許多問題，如何對水下低速小目標

2、進行跟蹤依然是行業(yè)中亟待解決的問題。
　　本文針對水下動目標跟蹤問題進行了濾波估計理論、跟蹤模型建立和數據關聯方面的研究，并進行了仿真分析和試驗驗證。
　　文章的第一部分主要研究的是目標跟蹤中的估計理論和跟蹤模型。估計理論從基礎的濾波器入手，首先討論了兩種常用濾波器，卡爾曼濾波器（KF）和粒子濾波器（PF）；然后建立了跟蹤模型，在對CV模型，CA模型和Singer模型的研究基礎上，重點研究了自適應高斯模型。
　　文章的

3、第二部分主要研究的是跟蹤系統(tǒng)中的關聯算法。在這一部分中，首先討論了跟蹤門在目標跟蹤中的作用，然后從理論上研究推導了最鄰近數據關聯算法，概率數據關聯算法（NPDA）以及聯合概率數據關聯算法(JPDA)。然后對三種算法形成的完整的跟蹤策略進行了仿真分析。
　　文章的第三部分主要是對水池實驗數據進行處理。在數據處理之前首先說明了本文實驗數據處理中的卡爾曼濾波初始化的問題，然后利用“KF+跟蹤門”和“KF+跟蹤門+NPDA”對單目標試驗數