论文部分内容阅读
机动目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要研究方向,它在民用领域和国防领域的应用有着深远的意义。随着目标的机动性能越来越强,使得对其定位和跟踪变得极为困难。针对强机动目标跟踪问题,论文主要的研究工作和取得的成果如下:首先,分析了目标跟踪的基本原理,介绍了各种目标运动模型,列举了常用的非线性滤波算法并概述了各种滤波算法的优缺点,详细阐述了交互式多模型的算法流程。其次,详细介绍了变结构多模型算法的原理,着重分析了模型集合自适应环节,研究了候选模型集合的确定算法,给出了模型群切换算法流程,列出了几种常用的模型集合自适应方法,依据图论的思想讨论了基于有向图切换的变结构多模型算法(DSVSMM),针对某类型的反舰导弹的“蛇行机动”方式,采用MonteCarlo方法对算法进行仿真分析验证。最后,针对DSVSMM算法中模型参数是事先预定的,跟踪过程中并不能实时调整,为实现模型参数能够在算法递归循环周期内自适应调整优化,进而选择出与当前目标运动模式更为匹配的模型集合,所以对DSVSMM算法进行改进,提出一种强机动目标自适应变结构多模型算法(AVSMM),相比有向图切换方法,理论上跟踪性能会得到较好的提升,仿真分析验证了算法可行性,针对某些强机动目标未知角速度的机动或大幅度的角速度跳变,这种自适应算法拥有较好响应速度和跟踪精度,可用于工程实现。