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目标跟踪中的状态估计方法
2011-12-25 16:54 作者: 

研究目标跟踪中的状态估计算法,以提高目标状态估计精度、降低状态估计算法计算量以改善、提高跟踪设备性能,满足新一代目标跟踪设备大量面对远、弱、快目标的跟踪以及跟踪精度、稳定性越来越高的需要,解决目标跟踪中的关键性技术问题。主要从以下方面对目标状态估计方法进行研究:改进目标运动模型和滤波、预测算法,以获得对目标当前状态的准确估计,以及目标随后一段时间状态的准确预测;寻找高性能的数据融合算法,以提高观测数据以及目标航迹估计的精度和有效性;对卫星这类具有特殊性质的目标,综合利用航天器轨道理论与机动目标跟踪理论研究新的跟踪方法。在滤波、预测方面,提出对目标的机动不敏感的误差空间估计方法,使得目标发生强机动时仍能准确地进行跟踪而不至于丢失目标;在数据融合方面,主要解决了多传感器系统各传感器观测的有效性不确定时的融合估计问题;解决相关条件下多采样率、异类传感器的融合估计问题,降低滤波、融合算法计算量。针对光电经纬仪这样的典型跟踪系统,对其量测融合方式进行研究,以获得公共噪声条件下的脱靶量融合模型的计算方法。针对卫星可作为机动目标与天体两种类型目标的特点,综合利用航天器轨道理论与机动目标跟踪理论提出适用于卫星跟踪的误差空间估计方法。由于目标跟踪设备种类繁多,有雷达、红外、光电和声纳系统,有固定式、车载、舰载、机载和星载,广泛应用于军事与民用的许多领域,因此用于改善、提高跟踪设备性能的目标跟踪中的状态估计技术具有极大的应用范围和潜力。

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