基于雷达和电子海图的航迹预测

论文摘要

无论在军事和民用领域,都需要可靠而精确的航迹预测。运动目标的机动会使预测系统的性能产生恶化,由于机动出现的复杂性、随机性和多样性,对机动目标进行预测一直是一个具有挑战性的问题,不管在理论上和实践上都有较高的技术难度。而随着现代造船技术的飞速发展,各种船舶的航行速度和机动性越来越高,在此背景下,如何提高高速高机动目标的跟踪性能成为一个越来越重要的问题,因此迫切需要找出性能更为优越的跟踪滤波方法。虽然现在已有不少目标跟踪算法,但专门针对船舶机动目标跟踪的研究还不多,因此本文着重研究船舶高速高机动目标的跟踪问题。本文首先介绍了航海雷达,并介绍了该课题的研究现状:主要介绍了航海雷达的性能指标,国外相关领域研究现状。第二章详细介绍了目前运用最广泛的几种机动运动模型,包括匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA)模型、Singer模型、“当前”统计模型和IMM算法;讨论分析了各种模型的过程方程及各种参数。第三章详细讨论了两种滤波算法:LMS滤波算法和Kalman滤波算法,详细介绍了各种算法的原理及步骤;在第四章中对分别使用Singer模型、“当前”统计模型、CV模型、CA模型和IMM算法,LMS算法及Kalman算法作了仿真,并对各种仿真结果进行比较。并最终决定采用Singer模型以及Kalman滤波器,仿真结果表明其获得了对高速高机动目标较好的跟踪性能。算法在跟踪性能和计算复杂度之间取得了一个较好的平衡,是一种可行的高速高机动目标跟踪算法。第五章,使用MiniGUI在Linux下进行了仿真,由于MiniGUI具有可移植性。只要稍做改动,便可直接应用于实际工程。最后对论文作了总结,并对未来的研究方向和发展趋势作了展望和建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 航迹预测技术
• 1.1.1 概述
• 1.2 航海雷达简介
• 1.2.1 发展简况
• 1.2.2 结构
• 1.2.3 性能
• 1.2.4 应用
• 1.3 各种型号雷达的比较
• 1.4 国外相关研究
• 1.5 论文章节安排
• 第2章 机动目标运动模型
• 2.1 CV模型
• 2.2 CA模型
• 2.3 Singer模型
• 2.4 "当前"统计模型
• 2.4.1 机动加速度的"当前"概率密度
• 2.4.2 机动加速度的非零均值时间相关模型
• 2.5 交互多模型算法
• 2.5.1 算法简介
• 2.5.2 算法步骤
• 2.6 本章小结
• 第3章 滤波器
• 3.1 LMS滤波器
• 3.1.1 LMS算法的原理和流程图
• 3.1.2 收敛性分析
• 3.1.3 提高LMS收敛速度的方法
• 3.1.4 增大稳定步长的取值范围
• 3.1.5 协调高速收敛和减小稳态误差
• 3.2 LMS的改进算法
• 3.2.1 LMS改进算法的影响因素
• 3.3 Kalman滤波器
• 3.3.1 卡尔曼滤波方程的推导
• 3.3.2 卡尔曼滤波器的性质
• 3.3.3 数学模型的建立
• 3.3.4 滤波器初值的选取
• 3.3.5 防止滤波器发散的措施
• 3.4 本章小结
• 第4章 算法仿真结果对比及分析
• 4.1 仿真场景及参数设置
• 4.2 仿真程序
• 4.2.1 主要函数
• 4.2.2 预测过程示意图
• 4.3 两种滤波器的选择
• 4.3.1 LMS滤波器
• 4.3.2 LMS滤波航迹预测符合度分析
• 4.3.3 Kalman滤波器
• 4.3.4 Kalman滤波结果分析
• 4.3.5 滤波器的比较
• 4.4 CV、CA,Singer模型和当前统计模型的比较
• 4.5 IMM算法
• 4.6 各种算法的时间和算法复杂度
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于电子海图的修正以及在MiniGUI下实现
• 5.1 图像二值化
• 5.2 图像的游程表示法
• 5.3 航迹的修正
• 5.4 MiniGUI的典型应用
• 5.5 MiniGUI配置成三种运行模式:
• 5.6 MiniGUI的安装设置
• 5.7 移植MiniGUI时可能需要修改的源码
• 5.8 在FC7下的移植
• 5.9 程序的编写
• 5.10 在vxWorks下的移植
• 5.11 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 附录