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时间:2019-03-09
《粒子滤波检测前跟踪算法精度与效率的改进方法研究》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、分类号:密级:UDC:编号:工学博士学位论文粒子滤波检测前跟踪算法精度与效率的改进方法研究博士研究生:李琳指导教师:张朝柱教授学科、专业:信号与信息处理哈尔滨工程大学2016年11月万方数据分类号:密级:UDC:编号:工学博士学位论文粒子滤波检测前跟踪算法精度与效率的改进方法研究博士研究生:李琳指导教师:张朝柱教授学位级别:工学博士学科、专业:信号与信息处理所在单位:信息与通信工程学院论文提交日期:2016年9月12日论文答辩日期:2016年11月18日学位授予单位:哈尔滨工程大学万方数据ClassifiedIndex:U
2、.D.C:ADissertationfortheDegreeofD.EngResearchonImprovedApproachesofPrecisionandEfficiencyofParticleFilterTrack-Before-DetectAlgorithmCandidate:LiLinSupervisor:Prof.ZhangChaozhuAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpecialty:SignalandInformationProcessingDate
3、ofSubmission:Sep.9,2016DateofOralExamination:Nov.18,2016University:HarbinEngineeringUniversity万方数据哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其它个人或集体已经公开发表的作品成果。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。本人完全意识到本声
4、明的法律结果由本人承担。作者(签字):日期:年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(□
5、在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字):导师(签字):日期:年月日年月日万方数据粒子滤波检测前跟踪算法精度与效率的改进方法研究摘要目前,目标的多样化和环境的复杂化,使得在实际跟踪系统中,目标经常被大量噪声所淹没,导致目标信噪比很低,以致在传感器的一拍扫描中,即使目标出现了,由于信号太弱而可能不被传感器检测到。这给传统的检测与跟踪技术带来了极大地挑战。检测前跟踪技术直接处理传感器的原始数据,将检测和跟踪一体化,这个特点使其非常适合于低信噪比背景下弱目标的检测
6、与跟踪。检测前跟踪技术作为一个典型的强非线性问题,粒子滤波算法是一个有效的非线性滤波解决手段。因此,研究和设计基于粒子滤波的检测前跟踪算法成为有效探测弱目标的一种重要途径并具有重要的研究价值。本论文围绕基于粒子滤波的检测前跟踪算法开展了以下研究工作,主要研究内容如下:1.针对粒子更新过程和重采样过程造成的粒子多样性匮乏现象给基于粒子滤波的检测前跟踪算法带来的粒子塌陷以及检测与跟踪性能低下问题,论文先提出了一种基于混合优化采样的粒子滤波算法,该算法把基于模拟退火-差分进化的混合优化算法引入到粒子滤波算法中,把重采样过程转化成
7、混合优化算法寻求目标函数最优解的过程,增加了粒子的多样性。基于此,本文进一步提出了基于混合优化采样的粒子滤波检测前跟踪算法。在基本的基于粒子滤波的检测前跟踪算法中,粒子的更新过程分为新生粒子和继续存在粒子两个部分,新生粒子的重要性密度函数一般取先验密度函数,继续存在粒子状态根据状态方程递推得到。这使得粒子的更新并没有充分考虑最新粒子信息的修正作用,进而加重了后续粒子滤波算法中重采样过程中粒子贫化带来的粒子塌陷问题,造成采样粒子的分布偏离状态真实的后验概率分布,影响了对弱目标的检测和跟踪性能。为此,本文提出的算法将混合优化的
8、思想引入到基于粒子滤波的检测前跟踪算法中,对更新后的粒子集进行混合优化操作,生成最优的更新粒子集,缓解了重采样过程带来的塌陷问题,使重采样后的粒子状态估计接近真实值。仿真实验结果表明,所提算法是有效可行的,且相对于3种基本重采样方法的粒子滤波检测前跟踪算法表现出了良好的弱目标检测与跟踪精度。2.针对采用
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