[工学]机动目标跟踪中期报告

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1、中图分类号：TP24学号：SY0803526硕士中期检查报告强机动目标的自适应跟踪算法研究作者姓名田野学科专业导航、制导与控制指导教师蒋宏副教授培养院系自动化科学与电气工程学院目录1.开题报告的论文研究方案12.开题报告的论文工作计划33.目前研究的内容和实现技术及关键技术的突破43.1.机动目标建模43.1.1.二阶圆周运动模型。43.1.2.三阶圆周运动模型。53.2.角速度估计73.3.交互式多模型算法（IMM）113.4.自适应交互式多模型算法（AIMM）173.4.1.角速度自适应单模型算法(AVASM)173.4.2.AIM

2、M算法203.4.3.基于角速度修正的AIMM算法（A-AIMM）233.5.变结构多模型算法（VMM）273.5.1.SGIMM算法283.5.2.基于角速度修正的SGIMM算法(ASGIMM)383.5.3.转移概率可调的SGIMM算法(VP-SGIMM)424.目前研究工作总结495.后续研究的内容和实现技术506.已发表的论文和取得的成果507.参考文献50北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院1.开题报告的论文研究方案本课题来源于航空科学基金——模型间距等可调的AIMM算法对强机动目标的跟踪研究。目标跟踪在军事领域中占据着重

3、要的位置，只有可靠且精确的跟踪才能有效地对目标实施打击。随着国防军事领域中，各种飞行器设计技术的不断发展，使得跟踪环境和目标机动性能发生了重要变化，特别是随着第三代，第四代乃至第五代战机的出现，战斗机的机动性能得到了很大的提高。目标的强机动性加大了目标跟踪的难度，主要表现在目标的强机动状态的不确定性引起的数学模型的失配或滤波算法的不稳定。在此背景下，如何提高强机动目标的跟踪性能成为一个越来越重要的问题，因此迫切需要研究性能更为优越的跟踪滤波方法。空中目标，如战斗机，为了及时有效地逃逸各种来袭武器，最常用的机动方式为圆周转弯型机动。对其建

4、模，主要有：圆周模型，弧线模型，CAV模型，Helferty模型等[1]。目前普遍认为，对于强机动目标的跟踪，最好的算法是IMM（InteractiveMulti-Model）算法[4,5]。因此，当前对强机动目标跟踪的算法研究也主要集中于此。IMM算法是一种次优的具有高费效比的估计算法，这种自适应算法，自从Blom和Bar-Shalom提出以来，成为目标跟踪领域的研究热点。准确检测目标机动的开始和结束是目标跟踪中存在的难题，IMM算法使用多个不同的运动模型分别匹配目标的不同运动状态，不同模型间的转移概率是一个马尔可夫链，将目标的机动建

5、模为带马尔可夫系数的多个线性模型，利用模型间数据的交互来提高算法的性能，解决了目标跟踪中单个模型不匹配目标运动模式和目标机动时模型间转移的问题[2,3]。当前对强机动目标跟踪的算法研究也主要集中于此。IMM算法在所有的时刻均使用预先确定的固定模型集，由于目标机动的不确定性，在具体的应用中，为了覆盖目标大范围的可能的机动，需要设计一个尽可能大的模型集，然而，增加模型数量不但会增加计算量，而且由于当前时刻过多模型之间的竞争会使跟踪性能下降。为了解决IMM算法中存在的模型集结构和大小52北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院的限制，现有的研

6、究主要集中于自适应IMM（AIMM）算法和变结构IMM（VMM）算法[17,19,22]。AIMM算法和VMM算法有效地提高了IMM算法的跟踪性能。然而，AIMM算法依赖于对目标运动参数的估计，当目标强机动时，参数估计精度大大下降，此时AIMM算法的跟踪精度甚至不如IMM算法；VMM算法则存在模型间切换不准确以及模型间距大小的问题，对于不同的机动情况需要设计不同的VMM算法。本文针对空中目标的主要强机动方式，即转弯型强机动，提出一种类似卡尔曼滤波的方法来实时精确地估计模型参数，即目标转弯角速度；在AIMM算法和VMM算法的基础上，提出三

7、种多模型目标跟踪算法：基于角速度估计值和估计误差实时修正模型集的A-AIMM算法；基于角速度修正的有向图切换(A-SGIMM)算法；以及一种转移概率可调的有向图切换（VP-SGIMM）算法。研究内容主要包括：1.标准IMM标准IMM的主要思想是：使用多个不同的运动模型分别匹配目标的不同运动状态；不同模型间的转移概率是一个马尔可夫链；目标状态的估计及模型概率的更新使用Kalman滤波。2.模型集的设计模型集的调整是AIMM中最关键的部分，需要解决如下问题：如何选择模型集的大小；如何选取给定大小模型集中的模型；如何从旧的模型集的滤波器中继承

8、各种数据。一般情况下，模型离目标的真实运动模式越接近，跟踪精度越高。因此，模型集应尽可能选择在目标真实运动模式的附近。3.角速度估计角速度参数的估计是实现AIMM的基础。通过构造伪测量过程和伪状态方程，则可