交互多模型目标跟踪算法的研究

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1、AThesisinTelecommunicationandInformationSystemResearchforIMMTargetTrackingAlgorithmByHuWeiSupervisor：ProfessorWangJinkuanNortheasternUniversityJune2010独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研

2、究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：洲纬日期：妒／9卑7目，留学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年面～年半口两年口学位论文作者签名：矧牛签字日期：妒fD岩7瑚‘闫导师签名：1砺嚏／签字日期：少p算7『日多翩东

3、北大学硕士学位论文目录3．2．1匀速(CV)模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯433．2．2匀加速(CA)模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯443．3脉宽可调的交互多模型算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一453．3．1算法描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．453．3．2算法实现流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯463．4本章小结⋯⋯⋯．．：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47第

4、4章仿真实验与性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．1仿真条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．494．2发射脉冲性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．504．3跟踪轨迹性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．514．4目标速度性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．524．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．53第5章结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一57致{射⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．61一V一东北大学硕士学位论文第1章绪论1．1研究背景第1章绪论近年来，随着自适应信号处理的发展以及计算机技术的进步，认知科学开始应用于智能信号处理领域，通过与环境的交互作用，不断地学习，智能地适应复杂多变的实际环境。认知雷达是认知科学的一个重要分支，认知雷达概念是在2003年由加拿大麦克马

6、斯特大学S．Hayldn教授首先给出的【11。2006年，S．HayldnIEEEsignalprocessingMagazine上介绍了认知雷达的工作原理【61，其基本框图如图1．1所示。发射信号接收信号图1．1认知雷达方框图Fig．1．1Theblockdiagramofcognitiveradar认知雷达主要由三大要素构成：(1)智能信号处理，基于雷达与周围环境交互信息的学习；(2)从匹配滤波接收机到发射机的反馈，为智能化的设备(facilitatorofintelligence)；(3)雷达回波信息的

7、保存，是通过贝叶斯跟踪检测目标方法实现的。由于引入了从匹配滤波接收机到发射机的反馈，整个雷达系统构成一个闭合的动态的认知环。认知环可以不断地对周围的信号传播环境进行学习，使系统实时地适应环境一1～东北大学硕士学位论文第1章绪论的变化，保证系统时刻处于最佳状态。系统中雷达波形参数的选择对目标跟踪精度，信号的处理方式，雷达的作用距离及抗干扰，抗截获等有着非常重要的影响r71，将波形参数和目标跟踪有效地结合起来，是提高系统对目标跟踪性能的有效方式。在军事雷达中，目标跟踪主要包括对原始侦察数据的预处理、对辐射源位置的

8、估计及对运动辐射源的跟踪【21。对原始侦察数据的预处理是将测量到的原始数值做一些去偏差的处理，使得原始数据的误差对于跟踪系统最后整个的估计结果的影响降低到最小。对辐射源位置的估计是跟踪中对于目标进行估计的起始的判断，这是雷达定位的起始步骤。对运动辐射源的跟踪即是跟踪滤波的过程，这是雷达跟踪的核心内容，它的作用是对目标运动状态的估计和预测。这三个部分对于整个军用雷达系统的工作性能都有极其重要的影响。在