欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35099668
大小:3.53 MB
页数:82页
时间:2019-03-17
《基于点迹数据分类的雷达目标数据关联方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文基于点迹数据分类的雷达目标数据关联方法研究RESEARCHONRADARTARGETDATAASSOCIATIONMETHODBASEDONCLASSIFICATIONOFMEASUREMENTDATA刘硕哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号:TN953.6学校代码:10213国际图书分类号:621.3密级:公开工学硕士学位论文基于点迹数据分类的雷达目标数据关联方法研究硕士研究生:刘硕导师:李宏博副教授申请学位:工学硕士学科:信息与通信工程所在单位:电子与信息工程学院答辩日期:2018年6月授予学位单位:哈
2、尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN953.6U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONRADARTARGETDATAASSOCIATIONMETHODBASEDONCLASSIFICATIONOFMEASUREMENTDATACandidate:LiuShuoSupervisor:A.Prof.LiHongboAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:Infor
3、mationandCommunicationEngineeringAffiliation:SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要目标机动性和环境复杂性大幅增加了数据关联的难度。针对传统目标关联方法过度依赖先验信息,对监视区域内大规模、运动模型各异的目标关联效果较差的问题,本文主要研究基
4、于点迹数据分类的多目标数据关联方法,力图在提高目标航迹数据关联的准确性、连续性和适应性方面有所创新。具体研究内容如下:首先提出基于轨迹分类的数据处理理念,将传统的目标跟踪问题转化为点迹数据子集的智能分类问题。运用数据导向型的随机森林分类方法进行目标航迹认知,以非参数决策树为基础,依托机器学习思想较好地处理非线性、非高斯情况。训练用数据集通过系统测试实验和仿真初步建立,并在雷达工作中不断积累丰富。其次,通过分析所提出的基于随机森林的目标航迹起始认知处理方法适用范围的局限性,提出两种改进方法以拓展其适用范围。针对算法起始量测漏警
5、的目标时会出现延迟起始甚至无法起始的情况,通过形成关联假设与漏警假设的形式来综合考虑目标的检测器输出可能性,并通过基于后验概率的支持向量机分类得到假设的概率。针对算法需要一定量的已知来源的量测数据构建精度较高的分类器模型问题,引入了半监督学习算法来利用无标签样本来增加系统的泛化性能。最后,提出一种基于轨迹分类的雷达目标航迹维持算法,上文中的量测序列分类通过滑窗推进,从而实现实时关联,同时引入多假设跟踪思想,保留多种关联可能性延迟判决。通过将航迹起始与维持模块整合于同一框架下,基于轨迹分类的多假设目标关联系统可实现目标的自动起
6、始、关联、终结。实验结果表明本文研究成果有效地解决由于先验知识不清、目标运动或杂波背景不符合模型设定、参数缺失等造成的目标跟踪困难。对于提高态势信息获取的准确性和稳健性,服务指挥决策具有十分重要的意义。关键词:雷达目标数据关联;航迹起始;轨迹分类;多假设跟踪;随机森林-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThemaneuverabilityofthetargetandthecomplexityoftheenvironmentgreatlyincreasethedifficultyofthetargetdataa
7、ssociationandcorrespondingtrajectoryformationinradardataprocessingsystem.Theconventionaltargetassociationmethodsrelytoomuchonpriorinformationandhasinferiorperformanceondataassociationinlargescaletargetthatundergodifferenttypesofmotioninthesurveillancearea.Focusingo
8、ntheseissues,thispapermainlystudiesthemethodofmulti-targetdataassociationbasedonmeasurementsequenceclassification,attemptingtoimprovetheaccuracy,
此文档下载收益归作者所有