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《基于數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、—————————————————————基于數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤研究—————————————————————ResearchonMulti-targetTrackingofVehicleActiveAnti-collisionWarningSystemBasedonDataAssociationAlgorithm作者姓名：李秋燕專業(yè)名稱：車輛工程指導教師：王云成教授學位類別：工學碩士答辯日期：2015年6月6日摘要基于數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤研究汽車安全受到越來越多的重視，它分為主動安全和被動安全。本文結合吉林省科
2、技廳重大科技創(chuàng)新項目“汽車主動防撞預警系統(tǒng)的研究開發(fā)”，本文開展了基于數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤研究。汽車主動防撞預警系統(tǒng)是針對汽車主動安全的系統(tǒng)。多目標跟蹤是汽車主動防撞預警系統(tǒng)的重要組成部分，該部分是目標信號處理的下一個環(huán)節(jié)，對處理好的信號進行分析，辨別出各個目標的關系。多目標跟蹤能夠確認檢測到的目標，并估計檢測到目標的運動狀態(tài)和軌跡，最終實現(xiàn)汽車的主動防撞控制。本文通過分析汽車主動防撞預警系統(tǒng)的功能要求，實現(xiàn)對多個目標的運動狀態(tài)估計和軌跡估計的要求。因此需要選擇線性濾波器和數(shù)據(jù)關聯(lián)算法處理多目標跟蹤數(shù)據(jù)。對卡爾曼濾波和常增益濾波進行對比分
3、析；進而對綜合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法和機動目標跟蹤算法進行對比分析；并對目標運動模型進行分析；同時根據(jù)道路車輛實際行駛環(huán)境進行分析，對目標運動速度范圍和加速度范圍進行分析，最后確定多目標跟蹤的算法。本文圍繞汽車主動防撞預警系統(tǒng)的多目標跟蹤研究以下幾個問題：首先對汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤理論進行研究，分析探測目標的數(shù)據(jù)源，分析跟蹤特點，建立大地坐標系即二維平面上的笛卡爾直角坐標系。研究了濾波理論，為滿足了汽車主動防撞要求，選擇線性濾波器。分析卡爾曼濾波器和常增益濾波器這兩種線性濾波器。研究相關波門理論，提高目標檢測概率和減少虛警概率。最后給出
4、車輛道路行駛環(huán)境下的目標運動模型。接著對雷達系統(tǒng)數(shù)據(jù)關聯(lián)技術進行研究，分析數(shù)據(jù)關聯(lián)的對象，目標跟蹤軌跡維持和目標跟蹤軌跡起始：其中目標跟蹤的軌跡維持理論選擇貝葉斯類數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，此類算法主要研究了綜合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法。兩種數(shù)據(jù)關聯(lián)算法針對密集雜波環(huán)境下提出多目標的跟蹤理論；對目標的跟蹤還需要目標的跟蹤軌跡起始，分析修正邏輯法軌跡起始方法。然后對機動目標跟蹤理論進行研究，分析目標的機動情況，目標運動狀態(tài)是不斷變I化的。根據(jù)機動目標跟蹤理論分為機動檢測跟蹤算法和自適應跟蹤算法兩大類，主要研究了基于機動檢測的可調白噪聲算法和基于自適應的Singe
5、r模型算法和多模型算法。分析了目標機動運動情況下這些算法跟蹤性能。最后在分析了上述理論研究后，利用MATLAB軟件對多目標跟蹤進行仿真分析，建立三種目標運動模型，勻速運動模型、勻加速運動模型和轉彎機動運動模型，并分別用綜合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法和機動目標跟蹤算法仿真；根據(jù)仿真結果分析算法的跟蹤性能即準確性、實時性和可靠性。通過本文研究，有利于實現(xiàn)汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤，估計目標的運動狀態(tài)和目標軌跡。對于提高汽車主動安全檢測概率和減少虛警概率奠定理論基礎，并對其應用有一定的現(xiàn)實意義。關鍵詞：數(shù)據(jù)關聯(lián)算法；多目標跟蹤；機動目標跟蹤.IIAbs
6、tractResearchonMulti-targetTrackingofVehicleActiveAnti-collisionWarningSystemBasedonDataAssociationAlgorithmVehiclesafetyhasgetmoreandmoreattention，andcanbedividedintoactivesafetyandpassivitysafety.BasedontheinnovationprojectofScienceandTechnologyDepartmentofJilinProvince------"Vehic
7、leActiveAnti-collisionWarningSystemResearchandDevelopment",thispaperhasresearchedonthemulti-targettrackingofvehicleactiveanti-collisionwarningsystembasedondataassociation.Andthissystemisaimatactivesafety.Multi-targettrackingisimportantsectionofVehicleActiveAnti-collisionWarningSystem
8、.Multi-targe
