α-β-γ滤波器在目标跟踪中的应用.doc

资料分类:工业大学 上传会员:火箭女孩 更新时间:2020-06-24
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摘要:卡尔曼滤波是最优估计且可以递推运算,因此卡尔曼滤波算法成为了当今目标跟踪中最常用到的算法,也是最基础的算法。随着目标检测和跟踪技术的不断发展,为了能够更好地实现目标跟踪,研究出了各种优秀的滤波算法,文章中介绍了其中的一种,α-β-γ滤波器。用于目标跟踪的α-β-γ滤波器是一种常增益滤波器,常增益 α-β-γ滤波易于工程实现,增益矩阵可以进行离线运算,可以简化滤波过程中的运算量,缩短滤波运算时间。它所适应的目标模型是加速运动,文中介绍了经典卡尔曼滤波和α-β-γ滤波,仿真了卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器在目标跟踪中应用。仿真结果表明,在保持滤波精度不变的情况下,α-β-γ滤波减少了计算时间。

关键词:α-β-γ滤波器;卡尔曼滤波;目标跟踪;常增益。

 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1研究的背景和意义-1

1.2卡尔曼滤波现状-2

第二章  卡尔曼滤波器-3

2.1随机离散系统模型-3

2.2 滤波模型-3

2.3 卡尔曼滤波器的目标跟踪性能分析-5

第三章 α-β-γ滤波器-6

3.1 α-β-γ滤波器的递推方程-6

3.2 α-β-γ滤波器系数设定-7

3.3 α-β-γ滤波器在目标跟踪中的性能分析-7

第四章  目标运动常用模型-9

4.1 匀速模型-9

4.2 匀加速模型-10

4.3 通用误差评估指标-11

第五章  仿真对比与分析-12

5.1 仿真的参数设置-12

5.2 卡尔曼滤波的仿真-12

5.3 α-β-γ滤波的仿真-15

5.4 α-β-γ滤波和卡尔曼滤波的比较-17

结束语-20

致  谢-21

参考文献-22

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上传会员 火箭女孩 对本文的描述:滤波的目标跟踪算法将対运动目标跟踪过程中所假设的各种目标位置进行置信度评估,来获取运动目标最大后验概率的状态估计,目标状态可以包含我们所关心的目标的所有运动特征,......
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