基于位置数据的雷达目标跟踪方法
摘 要
雷达目标跟踪技术是一种基于雷达观测数据，对目标的运动状态进行估计和预测，并实现对目标的精确跟踪的技术，并因其因其高精度、实时性、全天候等特点在军事、民用和科研等领域有着广泛应用。在当今军事作战方式的变化、城市化进程的加快和国家量质升级战略推进及航空航天技术的不断发展等高度应用需求下，对基于位置数据的雷达目标跟踪方法的研究具有重要的实际应用意义与科研价值。本文对雷达目标跟踪理论及滤波跟踪算法展开研究，主要的工作内容包括以下方面：
首先基于国内外现有的研究成果，总结梳理了雷达目标跟踪的基本流程与重要环节。基于差分法，进行目标运动模型的线性判别；基于α-β滤波算法与卡尔曼滤波算法，完成面向位置信息的雷达目标跟踪，研究滤波算法参数对跟踪结果的影响及初始条件、噪声协方差矩阵等重要变量对卡尔曼滤波跟踪性能的影响。
其次为了解决非线性运动模型的目标跟踪，在卡尔曼滤波算法的基础上研究扩展卡尔曼滤波算法的基本原理，并将其应用于雷达目标跟踪。对比扩展卡尔曼滤波于卡尔曼滤波跟踪结果，研究两种滤波算法的优缺点与适用条件。
最后综合各环节的算法，开发能实现读取位置信息、判别运动模型、滤波算法选择并跟踪的雷达目标跟踪软件。实现存在高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、振荡噪声等不同种类噪声环境下的低信噪比卡尔曼滤波目标跟踪。经仿真测试，软件运行情况稳定，功能实现良好，能够满足基于位置信息的雷达目标跟踪需求。
关键词: 目标跟踪；雷达目标跟踪；α-β滤波；卡尔曼滤波；扩展卡尔曼滤波
柔性关节机械臂控制与概率动力学建模
项目成员：宋迪、刘翌、李淼、葛一杨
指导教师：刘延芳
摘要： 针对很多机械臂由于材料、体积等原因产生的不能忽略的弹性影响，建立一个柔性关节机械臂模型，并对其进行仿真分析及并完成概率动力学建模。本项目搭建了一个可视为刚性的机械臂并对其中两个关节进行柔性改装，并安装传感器，完成柔性关节机械臂的搭建。应用基于力的阻抗控制较好的实现了柔性关节机械臂的控制。由于时间的错误安排，没有完成仿真分析及概率动力学建模。
关键词： 机械臂；柔性关节；阻抗控制；概率动力学
