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基于空频域信息的单站被动目标跟踪算法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Algorithms for Single Observer Passive Tracking with the Information of Spatial-Frequency Domain
【作者】 占荣辉;
【导师】 万建伟;
【学位授予单位】 国防科学技术大学;
【学科专业名称】 信息与通信工程
【学位年度】 2007
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2009-06-16
【关键词】 单站被动定位; 可观测性分析; U-变换; 非线性估计; 粒子滤波; 机动目标跟踪; 神经网络; 误差下限分析;
【英文关键词】 Single observer passive localization; Observability analysis; Unscented transformation; Nonlinear estimate; Particle filtering; Maneuvering target tracking; Neural networks; Lower bound analysis of tracking error;
【中文摘要】 随着战场环境的日益复杂,传统的探测系统(如雷达、声纳等)受到越来越多的威胁,被动定位与跟踪技术以其隐蔽性强、探测距离远、适用性广等优点越来越受到人们的重视。本文就基于空频域信息的单站被动跟踪中的一些关键问题进行了研究,包括模型和可观测性、跟踪滤波算法、机动目标跟踪、跟踪误差理论下限等,并通过仿真和实测数据对算法进行了验证。 模型和可观测性分析是被动定位与跟踪技术的基础,只有在系统满足可观测的条件下才能对目标的状态进行求解。对匀速直线运动目标的可观测分析已有较多的研究,但对机动目标的可观测分析在很大程度上仍是空白。有鉴于此,论文第二章对两类常规机动(匀加速和匀转弯)的可观测性进行了较为系统的分析,得出了一些有意义的结论,这也是机动目标跟踪的理论前提。 被动目标跟踪的实质是非线性最优滤波问题,即通过非线性观测得到目标状态(包括位置、速度、加速度等)的估计,其关键是求解后验状态分布。基于后验状态分布的高斯解析近似前提,本文第三章首先总结了扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下的跟踪算法并指出其可能存在的问题和缺陷。在此基础上,结合实际应用背景对UKF框架下的滤波算法进行了深入研究:1)鉴于被动跟踪...
【英文摘要】 Conventional detection systems, such as radar and sonar, have encountered more and more threats with the increasing complexity of circumstances in modern battlefield. Passive localization and tracking technology has been paid more and more attention because of its significant advantage in self-hiding, far-distance detection and extensive applicability. In this dissertation, some critical issues on single observer passive tracking are touched based on the observed information of spatial-frequency domai...
【更新日期】 2009-06-28

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导师:万建伟    导师单位:国防科学技术大学    学位授予单位:国防科学技术大学
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