非線性濾波技術(shù)在彈道目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

非線性濾波技術(shù)在彈道目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告一、選題的背景及意義彈道目標(biāo)跟蹤是軍事、航天等領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一，其應(yīng)用越來(lái)越廣泛。然而，由于彈道目標(biāo)的速度較快，運(yùn)動(dòng)軌跡復(fù)雜，加上各種噪聲的干擾，使得目標(biāo)跟蹤效果受到了挑戰(zhàn)。因此，研究如何更有效地跟蹤彈道目標(biāo)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前，常用的彈道目標(biāo)跟蹤方法主要是基于卡爾曼濾波器和擴(kuò)展卡爾曼濾波器。然而，這些方法都是線性濾波技術(shù)，對(duì)于非線性問(wèn)題的處理效果較差。因此，我們需要尋找一種更適合處理非線性系統(tǒng)的濾波器，并將其應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中。二、選題內(nèi)容及研究方向本文將研究非線性濾波技術(shù)在彈道目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。具體內(nèi)容包括：1.非線性濾波器的研究。將研究卡爾曼濾波器、粒子濾波器、無(wú)跡卡爾曼濾波器等非線性濾波器的理論以及應(yīng)用場(chǎng)景，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，以及在跟蹤彈道目標(biāo)中的適用性。2.彈道目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的建立。將根據(jù)彈道目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，建立數(shù)學(xué)模型，以及加入噪聲等因素的影響，構(gòu)建起完整的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析。將使用MATLAB等工具，對(duì)非線性濾波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較其在彈道目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的效果，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。三、研究可行性及預(yù)期成果非線性濾波技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的問(wèn)題中，比如圖像處理、信號(hào)處理、控制等方面。因此，我們相信這種技術(shù)同樣可以為彈道目標(biāo)跟蹤問(wèn)題提供更為有效的解決方案。通過(guò)本文的研究，將得到以下成果：1.分析和評(píng)價(jià)不同非線性濾波算法在彈道目標(biāo)跟蹤中的適用性。2.建立適合跟蹤彈道目標(biāo)的系統(tǒng)模型，并驗(yàn)證所選用的非線性濾波器在系統(tǒng)中的效果。3.分析驗(yàn)證結(jié)果，為進(jìn)一步完善彈道目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)提供參考。四、研究計(jì)劃階段一：研究非線性濾波器1.1閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，深入研究卡爾曼濾波器、粒子濾波器、無(wú)跡卡爾曼濾波器等非線性濾波器的理論。1.2分析不同非線性濾波算法在彈道目標(biāo)跟蹤中的優(yōu)缺點(diǎn)，確定研究重點(diǎn)和方向。階段二：彈道目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的建立2.1根據(jù)彈道目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，建立數(shù)學(xué)模型，包括運(yùn)動(dòng)模型和測(cè)量模型。2.2構(gòu)建出完整的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，并加入各種噪聲，并對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行模擬測(cè)試。階段三：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析3.1使用MATLAB等工具，對(duì)不同非線性濾波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并將結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。3.2根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，優(yōu)化非線性濾波器參數(shù)，使得其在彈道目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的效果更加優(yōu)良，為進(jìn)一步完善跟蹤系統(tǒng)提供參考。五、預(yù)期時(shí)間安排本研究預(yù)計(jì)需要8個(gè)月的時(shí)間完成，時(shí)間安排如下：階段一：2個(gè)月，2021年6月-2021年7月。階段二：3個(gè)月，2021年8月-2021年10月。階段三：3個(gè)月，2021年11月-2022年1月。六、參考文獻(xiàn)[1]F.Y.Wang,X.B.Ma,andG.Y.Wu,AnImprovedClonalSelectionAlgorithmforNonlinearSystemIdentification,inIEEETransactionsonEvolutionaryComputation,vol.15,no.1,pp.1-14,Feb.2011.[2]J.A.M.FelippedeSouza,P.Pereira,andJ.P.Papa,Acomparativestudyofnonlinearfiltersinthecontextofballisticmissiletracking,inProgressinAerospaceSciences,vol.86,pp.1-9,2016.[3]S.S.Blackman,Multiplehypothesistrackingformultipletargettracking,in