基于模糊控制检测自适应机动目标跟踪算法地研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文基于模糊控制的检测自适应机动目标跟踪算法研究研究生：潘宝贵指导教师：邵根富教授级高工彭冬亮教授2012年12月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchonAdaptiveDetectionAlgorithmBasedonFuzzyControlforManeuveringTargetTrackingCandidate:PanBaoguiSupervisor:Prof.ofEngineerin

2、gShaoGenfuProf.PengDongliangDecember，2012杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，

3、即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要机动目标跟踪作为目标跟踪领域的一个分支，在军事和民用领域发挥着越来越大的作用。目标运动状态估计的实时性和跟踪精度是衡量跟踪算法性能好坏的两个

4、重要指标。在现有机动目标状态估计框架下，这两个指标是互相矛盾的，而模式决策延迟是产生这一矛盾的根源。针对模式决策延迟问题，论文的主要研究工作和创新点如下：首先，根据机动目标跟踪中，量测数据通常是顺序获得的这一特点，将序贯检测思想应用在机动目标跟踪中，设计了基于衰减记忆序贯检测的机动目标跟踪算法，该算法可以有效避免滑窗式检测中滑窗长度如何选择的难题。利用变维的思想，对非机动目标，采用基于匀速模型的卡尔曼滤波，当检测到目标机动时，对匀速模型进行扩维，并采用无味卡尔曼滤波器进行状态估计;设计了基于广义似然比的序贯检测器来检测目标机动

5、的发生，当检测到机动发生后，对扩维后的状态向量和协方差矩阵进行修正和状态补偿，使修正后的状态更加匹配实际的运动状态，仿真结果表明这种方法具有很好的跟踪效果。其次，针对传统机动检测器不能按照人类的思维去推理机动的发生以及存在明显的检测延迟的问题，设计了基于模糊机动检测器的机动目标跟踪算法。本算法结合了单模型算法和多模型算法的各自的优点，当目标处于匀速运动时，采用标准卡尔曼滤波，当检测到机动发生时，采用基于UKF滤波的交互式多模型算法。通过设计的模糊机动检测器，将量测残差和残差的变化率作为模糊控制器的输入，可以模拟人的思维去推理是

6、否发生机动。仿真结果表明本算法和交互式多模型算法相比有相近的精度，但有更高的计算效率。最后，针对IMM算法在模型过多时容易产生模型竞争问题，提出了一种基于模型集似然比序贯检测的模糊IMM算法。首先将目标模型划分为不同的模型集,根据量测数据得到每一个模型的模型概率，从而求得模型集的似然；然后为了得到最优的模型集，设计了基于模型集似然的序贯概率比检验方法；设计了基于模糊控制的IMM算法，将交互得到的模型概率作为输入，通过模糊控制可以将输入的模型似然概率转换成新的模型似然概率，将模型概率非常低的设为零，这样可以通过模糊控制剔除模型集

7、中的无用模型，从而有利于选择最优的模型集。最后选取“战斧BGM-109B”型反舰导弹作为跟踪的目标，对反舰导弹的爬升运动和蛇形机动两种机动模式进行仿真分析，仿真结果表明本算法在跟踪精度上优于传统的IMM算法，并且对两种不同的机动模式都有很好的跟踪性能。I杭州电子科技大学硕士学位论文关键词：机动目标跟踪，机动检测，衰减记忆序贯检测，模糊控制，模型集似然比II杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTAsabranchofthefieldoftargettracking,maneuveringtargettrackingplay

8、sanincreasingroleinmilitaryandcivilianfields.Thequicknessandprecisionofstateestimationaretwoincompatiblecontradictoriesunderthecurrentfram