阐释卡尔光电测控系统中目标跟踪技术运用

论文导读：对于快速捕获和精密跟踪具有非常重要的作用。本论文首先对常用的一些机动目标模型作了介绍，然后又对常用的预测与滤波算法作了详细的探讨。并重点对卡尔曼滤波、推广卡尔曼滤波以及基于“当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波做了深入探讨，以寻求一种高精度、滤波效果好以及实用性强的滤波算法。本论文采取MATLAB仿真工具对各种
摘要：光电经纬仪是靶场用来测试外弹道跟踪数据以及飞行状态的光电测量设备。跟踪系统也是它的重要组成部分。随着科学技术的进展，当今航空、航天、军事工程以及天文观测等领域都需要对目标的运动特性进行精确的估计，这给机动目标的跟踪带来了巨大的挑战，为了实现更高的要求，各种不同的新技术被不断地运用到目标跟踪中，机动目标跟踪现已成为估计领域非常重要的探讨方向。通常，机动目标跟踪中有着的不足是目标模型与目标实际运动状态的不匹配。由此，建立合适的目标跟踪模型，是机动目标跟踪的重点之一。之后，就需要设计目标跟踪的滤波算法，目标跟踪中最要的是对目标的距离，速度还有加速度等信息的跟踪。由此，探讨机动目标跟踪中的滤波算法对于快速捕获和精密跟踪具有非常重要的作用。本论文首先对常用的一些机动目标模型作了介绍，然后又对常用的预测与滤波算法作了详细的探讨。并重点对卡尔曼滤波、推广卡尔曼滤波以及基于“当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波做了深入探讨，以寻求一种高精度、滤波效果好以及实用性强的滤波算法。本论文采取MATLAB仿真工具对各种算法的有效性进行验证。首先，对某靶场光电经纬仪测量结果进行建模，并采取卡尔曼滤波做了仿真验证。实验结果表明，卡尔曼滤波对机动目标的估计效果很好。其次，对三种不同的目标机动方式，采取基于“当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波做了仿真验证，并针对该算法出现的一些缺陷做了两种不同的算法修正。仿真结果表明，基于“当前”统计模型的自适应滤波算法可以很好的估计目标的状态，修正的滤波算法也改善了对目标状态估计中的缺陷不足，提升了目标估计的效果。关键词：光电经纬仪论文机动目标论文跟踪论文卡尔曼滤波论文
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Abstract4-5
目录5-7
第一章 概述7-13

1.1 课题的提出7-8

1.1 探讨机动目标跟踪的作用7

1.2 目标跟踪中的重点内容7-8

1.2 光电测控系统介绍8-12

1.2.1 光电经纬仪介绍8-10

1.2.2 国外光电测控系统的进展简况10-11

1.2.3 国内光电测控系统的进展简况11-12

1.3 论文的主要探讨内容及章节安排12-13

第二章 机动目标跟踪的原理13-23

2.1 引言13

2.2 目标跟踪原理13-15

2.1 单机动目标跟踪原理13-14

2.2 多目标跟踪原理14-15

2.3 跟踪坐标系及状态变量的选择15-16

2.4 机动目标运动模型16-22

2.4.1 机动目标模型概述16-17

2.4.2 常用机动目标跟踪模型17-21

2.4.3 机动目标“当前”统计模型21-22

2.5 小结22-23

第三章 机动目标跟踪的滤波与预测策略23-35

3.1 引言23

3.2 基本跟踪滤波与预测策略的介绍23-31

3.

2.1 两点外推滤波23

3.

2.2 维纳滤波23-24

3.

2.3 α-β和α-β-γ滤波24-26

3.

2.4 卡尔曼滤波26-29

3.

2.5 非线性系统中的推广卡尔曼滤波29-31

3.3 机动目标的自适应卡尔曼滤波31-34

3.1 自适应卡尔曼滤波不足的提出31

3.2 有关自适应滤波系统的几个不足31-32

3.3 自适应滤波算法32-34

3.4 小结34-35

第四章 光电测控系统的卡尔曼滤波35-43

4.1 实验数据的获得35

4.2 光电测控系统目标模型的建立35-38

4.3 光电测控系统的卡尔曼滤波38-42

4.

3.1 滤波初值的确定38-40

4.

3.2 卡尔曼滤波仿真40-41

4.

3.3 结果浅析41-42

4.4 小结42-43
第五章 光电测控系统的自适应卡尔曼滤波43-59

5.1 基于“当前”统计模型的机动目标跟踪43-47

5.

1.1 目标运动模型的建立43-45

5.

1.2 基于“当前”统计模型的自适应 Kalman滤波45-47

5.2 仿真实验47-52
5.

2.1 目标作匀速运动的跟踪仿真47-49

5.

2.2 目标作匀加速运动的跟踪仿真49-51

5.

2.3 目标蛇形机动的跟踪仿真51-52

5.3 两种修正的自适应卡尔曼滤波52-56
5.

3.1 修正的加速度方差自适应算法一52-54

5.3.论文导读：2修正的加速度方差自适应算法二54-565.4小结56-59第六章总结及展望59-616.1总结59-606.2展望60-61参考文献61-65攻读硕士期间发表的论文65-67致谢67上一页12
2 修正的加速度方差自适应算法二54-56

5.4 小结56-59

第六章 总结及展望59-61

6.1 总结59-60

6.2 展望60-61

参考文献61-65
攻读硕士期间发表的论文65-67
致谢67