【摘 要】
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本文基于状态估计中滤波和数据关联的理论基础,针对火炮系统中跟踪雷达得到的原始目标数据进行平滑、滤波和预测;扫描雷达得到的原始目标数据进行数据关联,达到提高目标跟踪
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本文基于状态估计中滤波和数据关联的理论基础,针对火炮系统中跟踪雷达得到的原始目标数据进行平滑、滤波和预测;扫描雷达得到的原始目标数据进行数据关联,达到提高目标跟踪精度,建立目标航迹信息的目的.论文首先对状态估计理论进行深入的研究.详细论述了卡尔曼滤波算法的理论基础、实现技术,指出了卡尔曼滤波算法在机动目标状态估计中的优点与不足,并通过仿真年程序验证理论结果.利用仿真程序实现了最小二乘法对目标状态的估计,通过两种算法跟踪结果数据对比,定量分析了滤波算法的优劣.其次,针对状态估计中数据关联难点问题,论文详细阐述了跟踪单个目标的数据关联算法(PDA)和跟踪多个目标的联合概率数据关联算法(JPDA).论述了跟踪门设定、点迹相关概率、有效矩阵、可行矩阵、关联概率、可行矩阵拆分方法及综合卡尔曼滤波于多目标估计的计算流程.用仿真数据验证了算法的可行性.随着滤波和数据关联等相关技术的发展,相应的理论和算法也越来越多,构建一个仿真平台,对相关的算法进行仿真研究,对算法的结果进行定量的评估非常必要.论文最后论述了多机动目标状态估计仿真软件设计原理,并且利用模块化思想构建了扩展性较强,能为不同算法提供仿真实验接口、可以对算法进行定量评估的状态估计仿真平台.该仿真平台使用方便、显示直观、分析结果清楚.
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