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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:簡民儒
研究生(外文):Chien Min-Ju
論文名稱:運用多雷達系統精進對目標物軌跡的估測
論文名稱(外文):Application of Multi-radar System to Improve the Estimation of Target Trajectory
指導教授:楊家宏
指導教授(外文):Yang, Jia-Hong
口試委員:瞿忠正楊福正齊立平吉兆鼎
口試日期:2013-05-09
學位類別:碩士
校院名稱:國防大學理工學院
系所名稱:電子工程碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:81
中文關鍵詞:卡爾曼濾波器目標追蹤多雷達
外文關鍵詞:Kalman FilterTarget TrackingMulti-radars
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就射控系統而言,在對敵反制時,如何應用既有的偵蒐裝備提供精確的敵蹤資訊以利反制為其首要的工作;然而,目前國軍大部分武器操作者在進行敵蹤估測時,皆習慣直接引用該系統既有的雷達擷取資料作為其追蹤的參數,而忽略雷達裝備及環境既有的量測及系統誤差,故導致對敵蹤的估測失真而影響反制成效。此外,在進行敵蹤估測時,因多雷達較單雷達存在更多誤差的現象未被克服,故我方皆未能有效利用友軍偵蒐裝備(如空中預警機或有友軍艦艇的雷達)提供的資訊一併納入參考,來輔助軌跡估測,以致無法對敵蹤快速收斂;因此,本研究之目的係檢討如何應用現有多雷達的佈置,建立一系統性的敵蹤資訊分析,以改善估測初始期間的大幅誤差,接續並結合卡爾曼濾波器其快速收斂特性,有效提高目標物追蹤的估測精準度而達到對敵軍快速反制的工作。
For the fire-control system, the primary job is how to use existing reconnaissance equipment to provide accurate information about the enemy trajectory when countering the enemy. However, most of the military weapon operators used to estimate the enemy’s trajectory directly based on the originally noisy data of the radar and ignored both the measurement error and system error. This situation led to tracking distortion and counterattack the effectiveness. Moreover, because the multi-radars have more sensor errors than single radar and this situation is still need to be overcome, therefore, weapon operators are unable to effectively utilize other information from the friendly reconnaissance equipment (such as AWACS or a friendly ship's radar) to assist tracking when estimating enemy trajectory. This also results in the slowly convergent tracking. Consequently, the purpose of this research is to analyze the tracking drawbacks and get the solution about how to apply existing multi-radars to establish the systematic tracking and improve the significantly error during the initial estimation especially. After this, executing the Kalman Filter with its fast convergence feature, we will efficaciously ameliorate the estimation accuracy of target tracking and achieve the goal of the rapid counterattack.
誌謝 ii
摘要 iii
ABSTRACT iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
符號說明 xv
1. 緒論 1
1.1 研究動機 3
1.2 研究目的 7
1.3 論文架構 9
2. 文獻探討與回顧 11
2.1 估測法則與最小平方法 11
2.2 系統誤差、量測雜訊與權數矩陣的建立 13
2.3 目標物運動軌跡初始值之建立 14
2.4 卡爾曼濾波器 15
2.5 多雷達系統 17
3. 研究方法 18
3.1 初始狀態與協方差估測值的設定 18
3.2 應用最小平方法分析雷達資料建立運動初始值 19
3.3 卡爾曼濾波器原理介紹 22
3.4 應用多雷達更新最佳初始值的作法 24
3.5 結合卡爾曼濾波器與多雷達初始值 29
4. 研究成果與模擬分析 31
4.1 一般雷達、LSE雙雷達與卡爾曼濾波器估測效果比較 31
4.2 卡爾曼濾波器結合LSE雙雷達系統其估測效果之分析 34
4.3 雙雷達的量測取樣數量對LSE雙雷達系統的改變 36
4.4 角度精準度的系統誤差對雙雷達系統的影響 38
4.5 雷達取樣時間對LSE雙雷達系統估測效果的影響 41
4.6 多雷達取樣次序對追蹤精準度的改善 45
4.6.1 A及B兩個雷達與目標物距離相同的模擬結果 45
4.6.2 距離調整對雙雷達估測的影響 49
4.6.3 不同距離分布的雙雷達之估測結果分析 61
5. 結論與建議 76
參考文獻 78
自傳 81

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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