光电测控系统中机动目标跟踪技术的研究

光电测控系统中机动目标跟踪技术的研究

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时间:2019-05-15

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1、摘要摘要论文基于自适应控制等现代控制理论,对光电测控系统中机动目标的跟踪技术进行了探讨和研究。本文首先介绍自适应控制理论发展的现状及动向,并简述了光电跟踪中PID经典控制方法在处理目标机动时的不足之处,从而阐述了本文的研究意义;接着介绍了传统伺服系统及驱动执行设备模型的建立;然后简述了单机动目标跟踪的基本原理,深入地探讨了光电经纬仪中如何利用自适应方法来对单机动目标进行稳定的跟踪,包括基于“当前”统计模型对机动目标的运动状态进行建模、多探测器对机动目标同时进行跟踪时分布式轨迹融合算法的建立。文中在建立各种模型后,采用Matlab编程工具以及Simulink

2、软件包来进行计算机仿真,验证模型和算法的正确性、有效性。本文在借鉴前人研究成果的基础上,结合光电跟踪中伺服控制器设计的实际,提出了以Kalman滤波和分布式轨迹融合算法应用于光电经纬仪中目标机动时伺服系统的设计,仿真表明采用自适应控制方法可以有效地减小目标机动时的跟踪误差,从理论上验证了此算法可以有效地提高光电经纬仪系统的跟踪能力。关键词:自适应控制单机动目标“当前”统计模型多探测器分布式轨迹融合Kalman滤波光电测控系统中机动目标跟踪技术的研究ABSTRACTThisthesisiscenteredonthediscussionandresearcho

3、fthemaneuveringtargettrackingtechnologyinphotoelectricitymeasurementandcontrolsystembasedonthemoderncontroltheorysuchasadaptivecontroltheory.Firstly,thethesisintroducesthedevelopmentoftheadaptivecontroltheoryandtheinsufficienciesofclassicalcontrolmethodsindealingwiththemaneuvering

4、targettracking,whichexpoundstheresearchpurposeofthispaper.Secondly,modelingtraditionaldriveequipmentoftheservosystem.Thirdly,thebasicprincipleofsinglemaneuveringtargettrackingisexpatiated.Andthenhowtotracksinglemaneuveringtargetsteadilywithadaptivemethodsinphotoelectricitytheodoli

5、teisdiscusseddetailedly,includingmodelingthemovingstatementsofmaneuveringtargetsbasedonCurrentStatisticalModel,thedistributedtracksfusionalgorithmwhenmulti—sensortrackingtargetssimultaneouslybasedonsinglesensortracking.FinallysimulationsaredonewithMatlabandSimulinkSOastovalidateth

6、ecorrectnessandefficiencyofthemodelsandalgorithms.ThemethodofKalmanfilteringanddistributedtrackfusionalgorithmsappliedtotheservosysteminthephotoelectricitytheodoliteareputforward,basedontheformerresearchfruits,combinedwiththefactoftheservocontrollerdesigninphotoelectricitytracking

7、.Thesimulationsindicatethatthetrackingerrorcanbeeffectivelyreducedwiththeadaptivemethodswhenthetargetsmaneuver,whichprovesthatthisalgorithmcanimprovethetrackingabilityofthephOtoelectricitysystem.Keywords:Adaptivecontrol,singlemaneuvertarget,currentstatisticalmodel,multi—sensor,dis

8、tributedtrackfusion,Kalmanfilteri

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