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《多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)跟蹤算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)跟蹤算法研究作者姓名：學(xué)科專業(yè)：導(dǎo)師姓名：完成時(shí)間：史盟釗模式識(shí)別與智能系統(tǒng)凌強(qiáng)副教授二0一四年五月二隊(duì)uhls1＼，煳㈣UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeResearchonDataAssociationandStateTrackinginMulti-TargetandMulti--SensorSystemAuthor’SName：MengzhaoShiSpeciali
2、ty：PatternRecognitionandIntelligentSystemSupervisor：AssociateProf．QiangLingFinishedtime：May1，2014中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。除己特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含任何他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。與我～同工作的同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。作者簽名：望盟篁』簽字日期：立Qf絲。5．2Q中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明作
3、為申請(qǐng)學(xué)位的條件之一，學(xué)位論文著作權(quán)擁有者授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán)，即：學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱，可以將學(xué)位論文編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人提交的電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。日公開(kāi)口保密(——年)作者簽名：曼盟梟!』簽字日期：2壘』絲．5：主Q、，導(dǎo)師簽名：[?！平zk簽字日期：塑!絲．￡!?摘要對(duì)給定區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤，是現(xiàn)代檢測(cè)、監(jiān)控
4、以及跟蹤系統(tǒng)中一個(gè)不可回避的問(wèn)題。對(duì)于單一目標(biāo)的狀態(tài)跟蹤，處理流程一般包括測(cè)量數(shù)據(jù)獲取、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)兩個(gè)部分。而對(duì)于多目標(biāo)的狀態(tài)跟蹤，為了保證狀態(tài)估計(jì)時(shí)測(cè)量與被更新航跡的一致性，需要在估計(jì)之前進(jìn)行測(cè)量一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，以便使得狀態(tài)估計(jì)能準(zhǔn)確反映目標(biāo)實(shí)際狀態(tài)。對(duì)于多傳感器跟蹤系統(tǒng)而言，這一更新過(guò)程將變得更為復(fù)雜?？紤]到所使用的多個(gè)傳感器性質(zhì)差異較大，各個(gè)獨(dú)立測(cè)量或者航跡之間的融合，也是一個(gè)極為重要的問(wèn)題。同時(shí)，在傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)變換至融合中心坐標(biāo)系時(shí)，會(huì)因?yàn)闇y(cè)量偏差和配準(zhǔn)誤差而導(dǎo)致數(shù)據(jù)與實(shí)際狀態(tài)產(chǎn)生較大誤差，也使得多傳感器跟蹤
5、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)變得更加困難。本文在充分調(diào)研了目標(biāo)狀態(tài)跟蹤所要實(shí)現(xiàn)的性能目標(biāo)后，介紹了目標(biāo)狀態(tài)跟蹤的處理流程，即多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和更新、多傳感器航跡融合。同時(shí)，對(duì)上述各個(gè)流程進(jìn)行了分析和改進(jìn)，來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)更加精確的估計(jì)，所涉及內(nèi)容為：1)針對(duì)多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)部分，調(diào)研了已有的最近鄰關(guān)聯(lián)算法，以及全局最近鄰關(guān)聯(lián)算法，分析了最近鄰算法在應(yīng)對(duì)測(cè)量偏差時(shí)的不足。在此分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)測(cè)量中可能存在的偏差，提出了基于目標(biāo)空間相對(duì)位置信息的特征向量法，以此構(gòu)建目標(biāo)之間相對(duì)距離這一相似度度量，來(lái)建立測(cè)量和預(yù)測(cè)之間的相似度矩陣
6、，有效地提升了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的準(zhǔn)確率。2)針對(duì)被跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，分析了卡爾曼濾波算法在線性系統(tǒng)、擴(kuò)展卡爾曼濾波在非線性系統(tǒng)、以及粒子濾波算法在非線性非高斯系統(tǒng)中的應(yīng)用，同時(shí)對(duì)上述狀態(tài)估計(jì)算法進(jìn)行了性能分析?？紤]到測(cè)量偏差在測(cè)量數(shù)據(jù)中的廣泛存在，進(jìn)一步分析了偏差存在時(shí)粒子濾波的失效性，提出了一種在測(cè)量一預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)對(duì)已知條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的處理流程和實(shí)現(xiàn)方法，提升了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)航跡的跟蹤精度。3)多傳感器跟蹤系統(tǒng)中不可避免地面臨著航跡融合的處理架構(gòu)問(wèn)題，即集中式融合跟蹤和分布式融合跟蹤?？紤]到分布式系統(tǒng)在實(shí)際中有著廣泛應(yīng)用
7、，主要分析了分布式架構(gòu)下的航跡均值化融合方法。同時(shí)，考慮到單個(gè)航跡出現(xiàn)較大跟蹤偏差時(shí)可能會(huì)對(duì)融合航跡產(chǎn)生重大影響，提出了一種多傳感器航跡預(yù)處理方法，以及航跡融合的加權(quán)均值化方法，提高了融合航跡的跟蹤精度。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，空間特征向量，目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)，分布式航跡融摘要IIABSTRACTWiththedevelopmentoftechnology,multi·targettrackingsystembeginstoplayallimportantroleinmodemmonitorsystem．Andinordert
8、oachievemoreaccuratetrackingoftargetstate，itisalsonecessarytoimprovingaccuratenessofmeasurement．Forthetrackingsystem，itisalsoessentialtopromotecorrectrateofdat
