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Filtraggio stocastico retrospettivo a modelli interattivi: applicazione a sistemi di sorveglianza con scenari radar

L’insieme delle operazioni che consentono all’utente di un sistema radar di ottenere una serie di informazioni sintetiche relative al moto di un determinato bersaglio (es.: aereo in volo), va sotto il nome di tracking (inseguimento).
La funzione di tracking è demandata ad un elaboratore elettronico che ha lo scopo di estrarre la presenza di bersagli a partire dagli echi ricevuti (plot) in seguito ad una emissione elettromagnetica del radar.
Le fasi fondamentali della funzione di tracking sono la correlazione ed il filtraggio. I due algoritmi che oggi sono considerati i migliori approcci rispettivamente ai problemi posti dalla correlazione e dal filtraggio sono l’MHT e l’IMM:
L’algoritmo MHT (Multiple Hypothesis Tracking) ha ottime prestazioni nella correlazione tra i plot ricevuti dall’estrattore del radar con le tracce da presentare all’utente, in ambienti contenenti molti falsi allarmi.
L’algoritmo IMM (Interacting Multiple Model) è l’algoritmo di filtraggio oggi più promettente, avendo buone prestazioni di tracciamento durante le manovre di oggetti mobili.
Questa tesi è stata realizzata presso il Reparto Analisi di Sistema dell’ALENIA dove è già stato implementato un programma di simulazione, sia dell’elemento che è alla base di tutti gli algoritmi di filtraggio odierni (filtro di Kalman), che dell’MHT.
L’obiettivo iniziale perseguito in questo lavoro è stato quello di valutare la possibilità ed, in caso affermativo, effettuare l’integrazione dell’algoritmo di correlazione MHT , con la tecnica di filtraggio IMM. L’integrazione è stata effettuata, e si è quindi pervenuti ad un unico algoritmo (IM3HT = IMM + MHT) che conserva le caratteristiche positive di entrambi. Il risultato ottenuto presenta un contenuto innovativo, non essendo stato ancora realizzato nè tanto meno proposto in letteratura.
Inoltre l’algoritmo è stato codificato ed integrato al software già esistente e poi testato, insieme con l’MHT, su alcuni scenari di prova. Sono stati considerati sette casi con velocità costanti in modulo e con accelerazoni angolari via via crescenti, mettendo in luce la superiorità dell’IM3HT.

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4 Introduzione L’insieme delle operazioni che consentono all’utente di un sistema radar di ottenere una serie di informazioni sintetiche relative al moto di un determinato bersaglio (es.: aereo in volo), va sotto il nome di tracking (inseguimento) [1, 2, 3, 4, 10]. La funzione di tracking è demandata ad un elaboratore elettronico che ha lo scopo di estrarre la presenza di bersagli a partire dagli echi ricevuti (plot, in gergo tecnico) in seguito ad una emissione elettromagnetica del radar. Le fasi fondamentali della funzione di tracking sono la correlazione ed il filtraggio. I due algoritmi che oggi sono considerati i migliori approcci rispettivamente ai problemi posti dalla correlazione e dal filtraggio sono l’MHT e l’IMM: • L’algoritmo MHT (Multiple Hypothesis Tracking) ha ottime prestazioni nella correlazione tra i plot ricevuti dall’estrattore del radar con le tracce da presentare all’utente, in ambienti contenenti molti falsi allarmi. • L’algoritmo IMM (Interacting Multiple Model) è l’algoritmo di filtraggio oggi più promettente, avendo buone prestazioni di tracciamento durante le manovre di oggetti mobili. Questa tesi è stata realizzata presso il Reparto Analisi di Sistema dell’ALENIA dove è già stato implementato un programma di simulazione, sia dell’elemento che è alla base di tutti gli algoritmi di filtraggio odierni (filtro di Kalman), che dell’MHT. L’obiettivo iniziale perseguito in questo lavoro è stato quello di valutare la possibilità ed, in caso affermativo, effettuare l’integrazione dell’algoritmo di correlazione MHT ,

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Renato Torelli Contatta »

Composta da 200 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 1478 click dal 20/03/2004.

 

Consultata integralmente 4 volte.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.