1. 研究目的与意义
不管在现代军事领域、国防领域还是民用领域中，目标跟踪技术都非常重要。随着现代目标隐身技术的发展以及目标机动性能的增加，被探测目标的不确定性也在增加。当目标发生例如转向、减速、加速、下降、下升、S型等突然的运动形态改变时，实现对这些高机动运动目标进行稳定和精确地跟踪，就成为跟踪研究的重点，也是难点。 自校正滤波器是最优滤波和系统辨识相交叉的新的边缘领域。应用经典Kalman滤波方法设计最优滤波器时，要求已知系统的精确的数学模型和噪声统计。然而，大多数实际应用问题中，关于模型参数和噪声特征是完全未知或者部分未知的。在这种情况下，如何利用观测数据和系统辨识技术设计一个渐进的最优滤波器（也称为自校正滤波器）具有重要的意义。自校正滤波器可避免辨识原理模型参数，只要在线辨识一个简单的预测模型参数就可以得到具有渐进最优性的自校正调节器。
2. 课题关键问题和重难点
学习卡尔曼滤波的基本原理、自校正卡尔曼滤波的基本原理，并利用matlab软件编程，上机仿真。
掌握自校正卡尔曼滤波的基本原理，实现对机动目标的跟踪。
仿真出KF和自校正滤波器在一维非线性系统中的应用；仿真出自校正滤波器在二维目标跟踪中的应用。
3. 国内外研究现状（文献综述）
目标跟踪是指计算机或其他仪器设备依据某种算法实现对目标的跟踪与定位,并根据目标的位置和动向采取相应措施。
目前目标识别与跟踪技术已广泛运用于军事、民用等各个领域,其重要地位与作用已引起了国内外专家学者的普遍重视。
信号在传输与检测过程中不可避免地要受到外来千扰与设备内部噪声的影响，使接收端收到的信号具有随机性。
4. 研究方案
1、研究目的对国内外卡尔曼滤波器的发展现状和趋势进行分析，得出非线性滤波理论在目标跟踪中的必要性仿真出KF和自校正滤波器在一维非线性系统中的应用；仿真出自校正滤波器在二维目标跟踪中的应用。
2、研究内容主要对自校正卡尔曼滤波算法进行深入研究。
研究方法：积极查阅相关资料，与同组人员交流讨论，与导师沟通探讨，相互借鉴。
5. 工作计划
第1周第2周：完成开题报告、文献综述以及英文文献翻译，并将初稿交给导师审核，不合格的及时修改。
；第3周第4周：学习卡尔曼滤波的基本原理，包括KALMAN滤波详细的公式推导，了解状态转移方程、相关矩阵、相关函数、期望、方差、标准差、概率密度这些概念；第5周第6周：学习常用目标的机动模型，并接受中期检查；第7周第8周：学习自校正卡尔曼滤波的基本原理；第9周：掌握MATLAB编程，熟悉开发环境，编写程序，调试验证；第10周第11周：进行MATLAB仿真实验，在实验中建立坐标下的机动目标运动模型，利用自校正卡尔曼滤波器对运动目标进行跟踪；第12周第13周：撰写毕业论文，必须独立完成，不少于1万汉字，在导师指导下修改，并交导师审核；第14周：论文答辩。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
