免费论文：地面运动目标跟踪算法研究

地面动目标指示（GMTI）雷达的出现使地面运动目标跟踪成为可能。由于地面目标跟踪在国防军事及国民经济的各个领域都有广泛应用，因此本文的研究工作具有十分重要的实际意义。多目标跟踪技术研究已经取得了相当多的成果，但其基本上是基于空中目标的，地面目标与空中目标在很多方面存在差异，因此有必要在已有跟踪技术的基础上结合地面目标自身的特点研究适合地面目标的跟踪技术。本文重点研究了地面运动目标跟踪中的两个关键问题：状态估计和数据关联。前者着重研究如何利用道路信息提高状态估计性能，后者研究贝叶斯类数据关联算法，并将其应用到地面目标跟踪中。事实上这两点也是属于数据融合范畴的，针对这两点，本文主要完成了以下研究工作：1. 总结已有的利用道路信息的地面运动目标状态估计算法，对于只考虑单条道路的算法，将其归为三类：量测预处理、运动模型修正、状态估计处理。对这三类方法进行了横向和纵向的比较，通过仿真实验分析了它们的性能和计算量。2. 对于复杂道路网的情况，提出一种运动模型修正的变结构交互式多模型（VS-IMM with dynamic models modification，简记作DMM VS-IMM）算法，它将利用道路信息进行模型修正和实现变结构多模型滤波结合起来，以适中的计算量获得了较好的性能，并且它对于传感器数量和位置设置具有鲁棒性。3. 给出了针对单地面目标的变结构多模型概率数据关联滤波器的滤波步骤，即将DMM VS-IMM算法与概率数据关联滤波器（PDAF）结合构成完整的单地面目标跟踪算法。通过仿真实验，验证了在杂波密度较大时DMM VS-IMM PDAF的性能远优于最近邻标准滤波器（NNSF）。4. 给出了针对多地面目标的变结构多模型联合概率数据关联滤波器的滤波步骤，即将DMM VS-IMM算法与联合概率数据关联滤波器（JPDAF）结合构成完整的多地面目标跟踪算法。通过仿真实验，分析了该滤波器的性能，得出结论：随着目标密集度增大其跟踪性能会下降,严重时可能出现失跟现象。

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