| 【中文题名】 | 基于位置、速度的点状动目标Bayes跟踪技术 |
| 【英文题名】 | A Bayes Method for Tracking of Dim Moving Point Target with Position、Velocity Information |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-13 |
| 【中关键词】 | 微弱点状目标,概率数据关联滤波器,卡尔曼滤波器,贝叶斯检测,, |
| 【英关键词】 | Dim point Target,Data Association Filter,Kalman Filter,Bayes Detection, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>光电子技术、激光技术>一般性问题>红外技术及仪器>红外技术的应用 |
| 【论文摘要】 |
低信噪杂波比情况下的微弱点状目标的跟踪技术是热点之一。
主要研究了一种基于位置、速度信息的微弱动目标Bayes跟踪技术,预测目标在下一单帧上可能的存在区域,再在此区域内进行目标Bayes检测。由于信噪比很低,可能会出现很多虚假目标,利用已获知的目标位置、亮度信息进行概率数据关联,确定其中某一个为真实目标,从而达到单帧跟踪的目的。
本文研究的是Bayes工作模式,跟踪器向检测器“反馈”数据时的双向数据通信情况。反馈的数据包括预测位置和“新息”协方差矩阵作为关于目标的先验知识,得到了Bayes检测器,其性能优于前者。不同点在于门限,前者是固定的,而后者则是变动的。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
2-3 |
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ABSTRACT |
3-5 |
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第一章 绪论 |
5-11 |
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1.1 引言 |
5 |
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1.2 运动目标检测系统 |
5-7 |
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1.3 目标跟踪技术的研究现状 |
7-9 |
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1.4 本文的主要研究内容论文安排 |
9-11 |
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第二章 微弱点状运动目标跟踪技术相关理论 |
11-19 |
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2.1 目标与观测模型 |
11-12 |
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2.2 卡尔曼滤波器 |
12 |
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2.3 聂曼—皮尔逊准则 |
12-14 |
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2.4 BAYES 准则 |
14-19 |
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2.4.1 判决损失代价 |
14 |
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2.4.2 条件概率下的判决损失代价 |
14-19 |
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第三章 基于位置、速度的点状动目标BAYES 跟踪技术 |
19-31 |
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3.1 BAYES 门限 |
20-22 |
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3.2 检测概率 |
22-25 |
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3.3 虚警概率 |
25-26 |
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3.4 BAYES 工作模式下的关联概率 |
26-30 |
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3.5 本章小结 |
30-31 |
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第四章 实验结果分析及展望 |
31-38 |
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4.1 跟踪算法的步骤 |
31-32 |
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4.2 试验结果与分析 |
32-34 |
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4.3 Bayes 和 CFAR 模式下坐标轴目标运动坐标的方差变化 |
34-36 |
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4.4 总结与展望 |
36-38 |
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参考文献 |
38-42 |
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附录 |
42-49 |
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攻读学位期间发表论文目录 |
49-50 |
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致谢 |
50-51 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.341887 |
