基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究.doc

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1、毕业设计设计题目：基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究姓名XXX院系信息与电气工程学院专业电气工程及其自动化年级XXXX级学号XXXXXXXXX指导教师周XX2012年4月24日独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文(设计)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。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。此声明的法律后果由本人承担。作者签名:二〇一年月日毕业论文（设计）使用授权声明本人完全了解鲁东

2、大学关于收集、保存、使用毕业论文（设计）的规定。本人愿意按照学校要求提交论文（设计）的印刷本和电子版，同意学校保存论文（设计）的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存论文（设计）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布论文（设计）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者（签名）：二〇一年月日目录引言1.绪论1.1研究背景1.1.1卡尔曼滤波提出背景1.1.2应用范围11.2本文研究的主要内容22．初步认识卡尔曼滤波22.1关于卡尔曼2.2滤波及滤波器问题浅谈22.3卡尔曼

3、滤波起源及发展3.估计原理和卡尔曼滤波24．卡尔曼滤波的实现4.1卡尔曼滤波的基本假设54.2卡尔曼滤波的特点54.3卡尔曼滤波基本公式64.4卡尔曼滤波参数的估计和调整5．卡尔曼滤波的相关知识5.185.285.396．卡尔曼滤波器的设计7．目标跟踪模型的建立8．结合数学模型进行matlb编程9．目标跟踪仿真10．结论1111.参考文献1112.致谢12131516基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究杨倩倩(信息与电气工程学院电气工程及其自动化2008级2班083515586)摘要：卡尔曼滤波是Kalman在线性最小方差估计的基础上，提出的在数学结构上比较

4、简单的而且是最优线性递推滤波方法，具有计算量小、存储量低，实时性高的优点。在很多工程应用中都可以找到它的身影，包括航空器轨道修正、机器人系统控制、雷达系统与导弹追踪等。利用卡尔曼滤波预测物体移动的速度、角度，确定物体下一时刻的位置，控制摄像机跟踪物体。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题，具有重要的工程实践意义。此论文主要是通过介绍卡尔曼滤波的原理，结合实际建立卡尔曼滤波数学模型，设计关于目标追踪的卡尔曼滤波器。关键词：卡尔曼滤波；目标跟踪；最优ResearchonObjectTrackingBasedonKalmanFilt

5、erYangQianqian(CollegeofInformationandElectricalEngineering,ElectricalEngineeringandAutomation,Class2Grade2008,083515586)Abstract:KalmanFilteriseasyandoptimalLinearrecursivefilteringmethodInthemathematicalstructure,whichisraisedbyKalmanbasedonlinearminimumvarianceestimation.Ith

6、astheadvantagesofsmallamountofcalculation,lowstoragecapacityandhighreal-time.Itcanbefoundinmanyengineeringapplication,includingaircraftrailcorrection,robotcontrolsystem,radarandmissiletrackingsystem,etc.UsingKalmanfiltertopredicttheobjectmovingspeed,angle,identificationofobject

7、sinthenexttimelocation,controllingthecameratrackingobject.Atthesametime,Kalmanfilterisanimportanttopicofcontroltheoryandcontrolengineeringwithimportantpracticalsignificanceforengineering.ThispapermainlyintroducestheprincipleofKalmanfilter,combinedwithrealitytoestablishKalmanfil

8、termathematicalmodeltodesignobjecttrackingaboutthekalm