基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究

下载后可任意编辑 毕 业 设 计 设计题目：基于卡尔曼滤波的目标跟踪讨论 姓名 XXX 院系 信息与电气工程学院 专业 电气工程及其自动化 年级 XXXX级 学号 XXXXXXXXX 指导老师 周XX 2024年4月 24 日 独 创 声 明 本人郑重声明：所呈交的毕业论文(设计)，是本人在指导老师的指导下，独立进行讨论工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的讨论做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 此声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇一 年 月 日 毕业论文（设计）使用授权声明 本人完全了解鲁东大学关于收集、保存、使用毕业论文（设计）的规定。 本人同意根据学校要求提交论文（设计）的印刷本和电子版，同意学校保存论文（设计）的印刷本和电子版，或采纳影印、数字化或其它复制手段保存论文（设计）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布论文（设计）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定） 论文作者（签名）： 二〇一 年 月 日 目 录 引言 1. 绪论 1.1讨论背景 1.1.1卡尔曼滤波提出背景 1.1.2 应用范围 1 1.2本文讨论的主要内容 2 2．初步认识卡尔曼滤波 2 2.1关于卡尔曼 2.2滤波及滤波器问题浅谈 2 2.3 卡尔曼滤波起源及进展 3.估量原理和卡尔曼滤波 2 4．卡尔曼滤波的实现 4.1卡尔曼滤波的基本假设 5 4.2卡尔曼滤波的特点 5 4.3卡尔曼滤波基本公式 6 4.4卡尔曼滤波参数的估量和调整 5．卡尔曼滤波的相关知识 5.1 8 5.2 8 5.3 9 6． 卡尔曼滤波器的设计 7． 目标跟踪模型的建立 8． 结合数学模型进行matlb编程 9． 目标跟踪仿真 10． 结论 11 11.参考文献 11 12.致谢 12 13 15 16 下载后可任意编辑 基于卡尔曼滤波的目标跟踪讨论 杨倩倩 (信息与电气工程学院 电气工程及其自动化 2024级2班 083515586) 摘 要：卡尔曼滤波是Kalman 在线性最小方差估量的基础上，提出的在数学结构上比较简单的而且是最优线性递推滤波方法，具有计算量小、存储量低，实时性高的优点。在很多工程应用中都可以找到它的身影，包括航空器轨道修正、机器人系统控制、雷达系统与导弹追踪等。利用卡尔曼滤波预测物体移动的速度、角度，确定物体下一时刻的位置，控制摄像机跟踪物体。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题，具有重要的工程实践意义。此论文主要是通过介绍卡尔曼滤波的原理，结合实际建立卡尔曼滤波数学模型，设计关于目标追踪的卡尔曼滤波器。 关键词：卡尔曼滤波；目标跟踪；最优 Research on Object Tracking Based on Kalman Filter Yang Qianqian (College of Ination and Electrical Engineering, Electrical Engineering and Automation, Class2 Grade2024,083515586) Abstract: Kalman Filter is easy and optimal Linear recursive filtering In the mathematical structure,which is raised by Kalman based on linear minimum variance estimation.It has the advantages of small amount of calculation ,low storage capacity and high real-time.It can be found in many engineering application , including aircraft rail correction, robot control system, radar and missile tracking system, etc.Using Kalman filter to predict the object moving speed,angle,identification of objects in the next time location,controlling the camera tracking object.At the same time,Kalman filter is an important topic of control theory and control engineering with important practical significance for engineering.This paper mainly introduces the principle of Kalman filter,combined with reality to establish Kalman filter mathematical model to design object tracking about the kalman filter. Key Words: Kalman Filter ; Object Tracking ; Optimal; 引言 本文首先介绍了卡尔曼滤波的基本原理，分析现有的跟踪算法，重点讨论卡尔曼滤波算法，行驶中的汽车所处的道路环境是相当复杂的，而安装车载雷达的汽车本身也是不时的处于机动状态之中，因此车载雷达所探测的目标也是在不停的变化当中，邻近车道上的车辆，车道间的护拦，路旁的树木和各种标识牌以及空中和远处的高大建筑等物体会产生虚警问题。结合路面目标跟踪的实际，卡尔曼滤波是以最小均方误差为估量的最佳准则，来寻求一套递推估量的算法，其基本思想是：采纳信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估量值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估量，求出现在时刻的估量值。进而建立数学模型并进行matlab编程仿真最后的出结论，具有一定的实践意义。 1 绪论 1.1 讨论背景 1.1.1 卡尔曼滤波提出背景 关于最优估量问题，在20世纪40年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这种滤波是在信号和干扰都表示