基于多源信息融合的定位与跟踪方法研究.pdf

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1、ResearchontheMethodofLocatingandTrackingBasedonMulti．．SourceInformationFusionTechnologyADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceByLiSongSupervisor：Prof．LiuXianxing

2、Asso．Prof．HuZhentaoMay,2014关于学位论文独创声明和学术诚信承诺嬲本人向河南大学提出硕士学位申请。本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的，对所研究的课题有新的见解。据我所知，除文中特别加以说明、标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。在此本人郑重承诺：所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为，文责自负

3、。学位申请人(学位论文作者)签名：巷：搬201年月El关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者，本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求，即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授权河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的，可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)。(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获

4、得者(学位论文作者)签名：201学位论文指导教师签名：201丘缪I7釜．积h

5、。么／／V。Z7血月日摘要多源信息融合是针对多信源信息进行处理的一种方法。因其具备精度高、容错性好、信息获取成本低以及可以实现信息的互补等优点，该方法已广泛应用于现代军事、工业、交通和金融等领域，对科技现代化的发展起到了推动性作用。在其众多应用领域中，多源信息融合在军事背景下的机动目标识别、发现与状态跟踪方面起到的作用尤为重要。本文以多源信息融合为研究基础，针对机动目标定位与跟踪具体工程背景下的部分关键技术和实现手段展开相关研究，主

6、要贡献如下：针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题，提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合估计算法。考虑到被估计系统对目标状态估计实时性与估计精度等方面的要求，在容积滤波框架下构建出两种结构形式。其中，集中式量测融合结构采用最优加权方法，首先对雷达和红外两种异质传感器的方位角度量测信息进行融合，并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据，进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪：分布式状态融合结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合，并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测，以实现红

7、外量测的扩维处理，在此基础上对每组量测数据应用容积卡尔曼滤波进行分布式并行加权融合，获得目标运动状态的最终估计。针对机动目标跟踪过程中会影响跟踪算法精度和稳定性的量测不完全现象，给出一种不完全量测下多传感器融合推广扩展卡尔曼滤波算法。在算法实施过程中，引入残差检测技术以判断当前采样时刻传感器量测数据是否正确，从而实现野值剔除；在此基础上，针对不完全量测现象对扩展卡尔曼滤波算法进行改进，并基于多源信息融合理论，采用多传感器获得观测数据，结合改进算法，通过恰当的加权方法得到精度更高的状态估计。此外，本文还通过仿真

8、实验发现探测概率和滤波精度间存在的内在联系，并进行了相关的讨论。针对以舰船跟踪为应用背景的运动声源DOA估计问题，考虑结合方位估计方法和目标跟踪算法，提出一种空域非均匀噪声背景环境下的运动声源DOA定位与跟踪算法。算法以声学矢量传感器量测数据为先验信息，通过估计出的噪声协方差矩阵实现对其的预白化处理。从而在最大能量DOA估计方法的基础上，实现加权参数取值的固化，在声压和振速部分噪声能量未知的’隋况下，保障DOA估计的精度。在此基础上，本文依据改进的最大能量法得到的声源方向矢量估计值构建运动声源的量测方程，并在

9、经典Kalman滤波框架下实现对于运动声源的状态估计和跟踪。最后，综合运动声源定位和跟踪的研究成果和多源信息融合技术，考虑融合多个声矢量传感器量测信息，以期进一步提高运动声源的DOA估计精度。关键词：多源信息融合，不完全量测，滤波器，DOA估计，目标定位与跟踪ABSTRACTMulti-sourceinformationfusionisaprocessingmethodforinformationo