哈工大组合导航作业1

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1、运动载体随机线性定常系统稳定性变化a_卩一丫滤波方法的研究与分析摘要：木文以目标跟踪为研究背景，对o^-P-Y滤波方法的原理及其应用进行阐述。滤波作为目标跟踪问题屮的关键技术，已有很多种滤波方法，炉0少滤波方法通过预先设定系数，人人减少滤波算法的计算•量，工程可实现性强，该方法被广泛地应用于实际工程中。关键词：冃标跟踪；%卜丫滤波方法；中图分类号：V448.22文献标识码：A文章编号：Researchonthestabilityanalysisofmoving・vehicle，sstochasticlinearsystemsviaa-p-yFilterNicTao(HarbinInstit

2、uteofTechnology,Harbin150080)Abstract：Thispaperinvestigatesthea-0-yfiltermethodontargettrackingproblem・Asthetargettrackingproblem'skeytechnology,manyfiltermethodhasbeenused・Thefilterreducesthecomputationviapredeterminedcoefficient,whichhasbeenwidelyusedinpracticalengineering・Keywords：TargetTrackin

3、g;a-p-/Filter;0引言目标跟踪问题作为科学技术发展的--个方面，可以追溯到第二次世界人战前夕，即1937年世界上出现第一部跟踪雷达站SCR-28的时候。之示，各种雷达、红外、声纳和激光等口标跟踪系统相继得到发展并几日趋完善。冃标跟踪是利用探测器（雷达、声纳、红外等）所获得的运动目标（飞机、坦克、舰艇等）量测，对目标的运动状态（位直、速度、加速度等）进行估计和跟踪的方法。由于量测数据中含有大量的干扰成分，有必要对量测信息进行处理，因此目标跟踪过程也是一个消除误差的处理过程。在军事和民用领域中，可靠而精确地跟踪冃标是H标跟踪系统设计的主要冃的。机动H标跟踪理论盂要综合运用随机统计决

4、策、估值理论、最优化算法等现代信息处理技术跟踪目标运动轨迹。所涉及的问题是控制、指挥、通讯和情报学科发展的前沿问题，是当今国际上研究的热门方向。同时机动目标跟踪也是一个典型的不确定性问题，随着军事环境的不断发展，特别是跟踪环境和目标机动性能发牛•变化，使得目标跟踪问题的不确定性更加严重。其不确定性主耍表现为冃标运动状态的不确定性和探测器虽测起源的不确定性，这就要求机动目标跟踪系统必须适应机动和环境的变化，运用适当的方法跟踪运动状态时刻变化的冃标。目标跟踪的核心问题是滤波。自从卡尔曼滤波理论提出，并在以蕭达为探测器的跟踪系统中成功应用以來，特别是由于卡尔曼滤波非常适合计算机处理，从而使冃标跟

5、踪得到了迅速的发展，也使精确冇效的跟踪机动冃标成为可能山讥市于机动出现的复朵性、随机性和多样性，对机动目标进行跟踪一肓是一个具有挑战性的问题，不管在理论上和实践上都有较高的技术难度。随着现代航空航天技术的飞速发展，各种飞行器的飞行速度和机动性越来越高，比如现在的卫星运行速度能达到5000m/so在此背景下，如何提高机动目标的跟踪性能成为-•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⑷。1现阶段目标跟踪算法研究现状外几十年的研究，已经得到了一系列的目标跟踪模型和算法，归纳起来主要有以下这些：吋常系统卜•的针对匀速（CV）运动冃标的模型和针对匀加速度（CA）运动目标的a-p

6、-y^型，其主要特点是计算简单。1969年，R.A.Singer提出了机动目标的零均俏、一阶吋间相关机动加速度模型(即Singer模型)，他将目标的机动加速度表示为随机状态噪声驱动的结果，并由此建立起机动冃标运动的统计模型，它用冇色噪声而不是用白色噪声描述机动加速度更为切合实际，但一•阶时间和关模型只适用于等速和等加速范I羽内的目标运动，对于强烈的机动，即超过等加速度范围的1=1标运动，采用这中模型将引起较大的模型误差;1979年,R.L.Moose等人捉出了具有随机开关均值的半马尔可夫机动目标统计模型，该模型在Singer模型的基础上进了一步，该模型把机动看作为相应于马尔可夫过程描述的一

7、系列有限指令，该指令由马尔可夫过程的转移概率来确定，转移时间为随机变量；1982年Bar-Shalom和Birmiwal提出的变维滤波算法，该方法采用平均新息法，一但检测到机动，滤波器就要使用不同的、较高维的状态量测，新的状态分量被附加上，再由非机动检测器检测机动消除并转换到原來的模型；1983年，周宏仁博上提出了机动目标的“当前”统计模型，该模型在Singer模型的基础上引进了加速度的均值项，并采川修正的瑞利■马尔科夫