基于交互式多模型的机动目标跟踪方法研究与应用

摘要

反舰导弹是对海作战的主要武器，越来越多的国家重视其研究和发展。近年来，它的攻击范围、精度和抗干扰能力都大幅度的提高，在海战中给舰船带来了巨大的威胁。因此研究有效的滤波算法，准确跟踪反舰导弹的运动轨迹，对提高舰船的反导能力具有重要的意义。本文针对反舰导弹的“蛇形”机动特性，重点研究了基于交互式多模型的反舰导弹跟踪算法。
　　本文结合反舰导弹真实运动特性，引入动力学建模方法，根据导弹的质心运动方程建立了反舰导弹“蛇形”机动航迹，为反舰导弹的跟踪提供理论依据。针对传统的交互式多模型算法(IMM)收敛速度慢、跟踪精度低、鲁棒性差等不足，提出了一种基于模糊逻辑的自适应容积卡尔曼交互式多模型算法(FLIMM-ACKF)。首先，该算法利用模糊控制方法对模型概率矩阵进行更新，加快了概率更新速率，有效地提高了交互式多模型算法的收敛速度。其次，在对误差协方差进行更新时引入了统计估值器，自适应的调整误差协方差的大小，改善了其统计特性未知可能引起滤波精度下降的缺点，有效地提高了滤波算法的精度和鲁棒性。为了验证改进FLIMM-ACKF算法的优越性，将其应用于反舰导弹的“蛇形”机动轨迹跟踪中，通过仿真证明了FLIMM-ACKF算法能够快速的调整模型概率，提高纯方位目标跟踪的精度和鲁棒性。总体而言,所建立的“蛇形”机动模型对反舰导弹跟踪技术的研究有一定的实用价值，改进的算法能够实现对反舰导弹“蛇形”机动的稳定跟踪。

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第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容及章节安排

第2章 机动目标跟踪模型与交互式多模型算法

2.1 引言

2.2 目标跟踪的运动模型

2.3 交互式多模型算法

2.4 本章小结

第3章 被动测量条件下的跟踪滤波器设计

3.1 引言

3.2 常用的高斯滤波算法

3.3 无迹卡尔曼粒子滤波

3.4 容积卡尔曼滤波

3.5 实验结果及分析

3.6 本章小结

第4章 改进的交互式多模型目标跟踪算法

4.1 引言

4.2模糊逻辑交互式多模型算法(FLIMM)

4.3 改进的自适应交互式多模型算法(FLIMM-ACKF)

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第5章 多传感器航迹关联与航迹融合算法

5.1 引言

5.2 多传感器航迹关联

5.3 多传感器航迹融合

5.4 仿真结果及分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢