基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤研究_畢業(yè)設(shè)計(jì)

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1、畢業(yè)設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)題目：基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤研究姓名XXX院系信息與電氣工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)電氣工程及其自動(dòng)化年級(jí)XXXX級(jí)學(xué)號(hào)XXXXXXXXX指導(dǎo)教師周XX2012年4月24日獨(dú)創(chuàng)聲明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，成果不存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭(zhēng)議。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計(jì)）不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明。此聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名:二〇一年月日畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）使用授權(quán)聲明本人完全了解魯東大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)

2、論文（設(shè)計(jì)）的規(guī)定。本人愿意按照學(xué)校要求提交論文（設(shè)計(jì)）的印刷本和電子版，同意學(xué)校保存論文（設(shè)計(jì)）的印刷本和電子版，或采用影印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文（設(shè)計(jì)）；同意學(xué)校在不以營(yíng)利為目的的前提下，建立目錄檢索與閱覽服務(wù)系統(tǒng)，公布論文（設(shè)計(jì)）的部分或全部?jī)?nèi)容，允許他人依法合理使用。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）論文作者（簽名）：二〇一年月日目錄引言1.緒論1.1研究背景1.1.1卡爾曼濾波提出背景1.1.2應(yīng)用范圍11.2本文研究的主要內(nèi)容22．初步認(rèn)識(shí)卡爾曼濾波22.1關(guān)于卡爾曼2.2濾波及濾波器問(wèn)題淺談22.3卡爾曼濾波起源及發(fā)展3.估計(jì)原理和卡爾曼濾波24．卡爾曼濾波的

3、實(shí)現(xiàn)4.1卡爾曼濾波的基本假設(shè)54.2卡爾曼濾波的特點(diǎn)54.3卡爾曼濾波基本公式64.4卡爾曼濾波參數(shù)的估計(jì)和調(diào)整5．卡爾曼濾波的相關(guān)知識(shí)5.185.285.396．卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)7．目標(biāo)跟蹤模型的建立8．結(jié)合數(shù)學(xué)模型進(jìn)行matlb編程9．目標(biāo)跟蹤仿真10．結(jié)論1111.參考文獻(xiàn)1112.致謝12131516魯東大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤研究楊倩倩(信息與電氣工程學(xué)院電氣工程及其自動(dòng)化2008級(jí)2班083515586)摘要：卡爾曼濾波是Kalman在線性最小方差估計(jì)的基礎(chǔ)上，提出的在數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)上比較簡(jiǎn)單的而且是最優(yōu)線性遞推濾波方法，具有計(jì)算量小、存儲(chǔ)量低，實(shí)時(shí)性高的

4、優(yōu)點(diǎn)。在很多工程應(yīng)用中都可以找到它的身影，包括航空器軌道修正、機(jī)器人系統(tǒng)控制、雷達(dá)系統(tǒng)與導(dǎo)彈追蹤等。利用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)物體移動(dòng)的速度、角度，確定物體下一時(shí)刻的位置，控制攝像機(jī)跟蹤物體。同時(shí)，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個(gè)重要話題，具有重要的工程實(shí)踐意義。此論文主要是通過(guò)介紹卡爾曼濾波的原理，結(jié)合實(shí)際建立卡爾曼濾波數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)關(guān)于目標(biāo)追蹤的卡爾曼濾波器。關(guān)鍵詞：卡爾曼濾波；目標(biāo)跟蹤；最優(yōu)ResearchonObjectTrackingBasedonKalmanFilterYangQianqian(CollegeofInformationandElectrical

5、Engineering,ElectricalEngineeringandAutomation,Class2Grade2008,083515586)Abstract:KalmanFilteriseasyandoptimalLinearrecursivefilteringmethodInthemathematicalstructure,whichisraisedbyKalmanbasedonlinearminimumvarianceestimation.Ithastheadvantagesofsmallamountofcalculation,lowstoragecapacityan

6、dhighreal-time.Itcanbefoundinmanyengineeringapplication,includingaircraftrailcorrection,robotcontrolsystem,radarandmissiletrackingsystem,etc.UsingKalmanfiltertopredicttheobjectmovingspeed,angle,identificationofobjectsinthenexttimelocation,controllingthecameratrackingobject.Atthesametime,Kalm

7、anfilterisanimportanttopicofcontroltheoryandcontrolengineeringwithimportantpracticalsignificanceforengineering.ThispapermainlyintroducestheprincipleofKalmanfilter,combinedwithrealitytoestablishKalmanfiltermathematicalmodeltodesignobjecttrackingabou