目标跟踪是指根据传感器所获得的对目标的测量信息,连续地
计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法
计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法摘要：随着计算机视觉技术的迅猛发展，目标跟踪与运动估计成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。
目标跟踪是指在给定的视频序列中，通过对目标的连续观察和判断，实时地追踪目标的位置，运动估计则是通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。
本文将介绍目标跟踪与运动估计的基础概念、常用算法和应用领域，并讨论其挑战和发展趋势。
1.引言计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科，它将图像处理、模式识别和人工智能等知识相结合，旨在模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的理解和分析。
目标跟踪与运动估计是计算机视觉领域的一个重要方向，具有广泛的应用前景。
2.目标跟踪算法目标跟踪算法是指在给定的视频序列中，通过对目标的连续观察和判断，实时地追踪目标的位置。
常见的目标跟踪算法包括基于模板匹配的方法、基于特征匹配的方法、基于相关滤波的方法等。
这些算法利用了图像中目标的特征信息（如颜色、纹理、形状等）来判断目标的位置，并通过更新模型或特征来实现目标的连续跟踪。
3.运动估计算法运动估计是指通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。
常见的运动估计算法包括基于光流的方法、基于特征点匹配的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法利用了图像序列中的像素或特征点之间的变化关系，预测目标的未来位置，进而实现对目标的运动估计。
4.应用领域目标跟踪与运动估计在很多领域有着广泛的应用，例如视频监控、交通管理、移动机器人、虚拟现实等。
在视频监控领域，目标跟踪与运动估计可以实时地追踪事件发生的位置和运动轨迹，提供重要的监控信息。
在交通管理领域，目标跟踪与运动估计可以预测交通流量和车辆轨迹，提供交通优化的参考。
在移动机器人领域，目标跟踪与运动估计可以实现对机器人的自主导航和动作控制。
在虚拟现实领域，目标跟踪与运动估计可以实现用户动作捕捉和虚拟对象的交互。
5.挑战和发展趋势目标跟踪与运动估计在实际应用中仍面临一些挑战，如目标形变、光照变化、遮挡等。
目标定位跟踪原理及应用源程序
目标定位跟踪原理及应用源程序目标定位跟踪是指通过使用传感器、算法和数据处理技术，对目标进行实时定位和跟踪的一种技术。
在许多领域中，目标定位跟踪技术都有着广泛的应用，如航空航天、无人驾驶、物流配送等。
目标定位跟踪的原理主要包括目标检测、目标识别、目标定位和目标跟踪四个步骤。
首先是目标检测，即通过图像或视频数据，利用计算机视觉算法检测出图像中的目标物体。
目标检测算法有很多种，常见的有基于特征的检测算法、基于深度学习的检测算法等。
这些算法可以根据目标物体的特征或者样本进行训练，从而在图像中准确地检测出目标物体。
接下来是目标识别，即通过对检测到的目标物体进行分类和识别。
目标识别算法通常使用分类器或神经网络模型，根据目标物体的特征进行分类，将其与已知的目标类别进行匹配。
目标识别的准确性对于后续的定位和跟踪过程至关重要。
然后是目标定位，即确定目标物体在图像或场景中的位置。
目标定位可以使用传感器获取目标物体的位置信息，如全球定位系统（GPS）、激光雷达等。
同时，也可以通过计算机视觉算法对目标物体进行几何定位，利用目标物体在图像中的几何特征和视觉几何关系来估计其位置。
最后是目标跟踪，即在连续的图像或场景中，对目标物体进行实时跟踪。
目标跟踪算法通常使用滤波器或者神经网络模型，根据目标物体的运动特征、外观特征等进行跟踪。
目标跟踪算法需要实时地更新目标的位置信息，以保持对目标物体的准确跟踪。
目标定位跟踪技术在许多应用领域都有着广泛的应用。
在航空航天领域，目标定位跟踪技术被广泛应用于飞行器的自主导航和目标识别。
在无人驾驶领域，目标定位跟踪技术可以帮助汽车实现自动驾驶，并准确地识别和跟踪道路上的其他车辆和行人。
在物流配送领域，目标定位跟踪技术可以实现对货物和运输车辆的实时监控和管理。
在实际应用中，目标定位跟踪技术还面临一些挑战和问题。
首先是目标物体的多样性和复杂性，不同的目标物体具有不同的形状、大小、颜色等特征，这对目标检测和识别算法提出了更高的要求。
2014研究生数学建模B题优秀论文
三 符号说明
r
r
k
目标径向距离 目标方位角 目标俯仰角 雷达极坐标下测距误 差 雷达极坐标下方位角 误差 雷达极坐标下俯仰角 误差 雷达在地球直角坐标 下 x 轴上的标准差 雷达在地球直角坐标 下 y 轴上的标准差 雷达在地球直角坐标 下 z 轴上的标准差 目标的运动状态
-3-
一 问题重述
目标跟踪是指根据雷达等传感器所获得的对目标的测量信息， 连续地对目标 的运动状态进行估计，进而获取目标的运动态势及意图。目标机动则是指目标的 速度大小和方向在短时间内发生变化，通常采用加速度作为衡量指标。目标跟踪 与目标机动是“矛”与“盾”的关系。因此，引入了目标机动时雷达如何准确跟踪的 问题。 机动目标跟踪的难点在于以下几个方面：(1) 描述目标运动的模型，即目标 的状态方程难于准确建立。通常情况下跟踪的目标都是非合作目标，目标的速度 大小和方向如何变化难于准确描述； (2) 传感器自身测量精度有限加之外界干 扰，传感器获得的测量信息，如距离、角度等包含一定的随机误差，用于描述传 感器获得测量信息能力的测量方程难于完全准确反映真实目标的运动特征； (3) 当存在多个机动目标时，除了要解决(1)、(2)两个问题外，还需要解决测量信息 属于哪个目标的问题，即数据关联。由于以上多个挑战因素以及目标机动在战术 上主动的优势，机动目标跟踪已成为近年来跟踪理论研究的热点和难点[1]。 目标跟踪处理流程通常可分为航迹起始、点迹航迹关联（数据关联）、航迹 滤波等步骤。 另外， 不同类型目标的机动能力不同。 因此， 在对机动目标跟踪时， [2] 必须根据不同的目标类型选择相应的跟踪模型 。 根据题目提供的 3 组机动目标测量数据，本文拟解决以下问题： 问题一 根据附件中的 Data1.txt 数据，分析目标机动发生的时间范围，并 统计目标加速度的大小和方向。建立对该目标的跟踪模型，并利用多个雷达的 测量数据估计出目标的航迹。鼓励在线跟踪。 问题二 附件中的 Data2.txt 数据对应两个目标的实际检飞考核的飞行包线 （检飞：军队根据国家军标规则设定特定的飞行路线用于考核雷达的各项性能 指标，因此包线是有实战意义的）。请完成各目标的数据关联，形成相应的航 迹，并阐明你们所采用或制定的准则（鼓励创新）。如果用序贯实时的方法实 现更具有意义。若出现雷达一段时间只有一个回波点迹的状况，怎样使得航迹 不丢失？请给出处理结果。 问题三 根据附件中 Data3.txt 的数据，分析空间目标的机动变化规律(目标 加速度随时间变化)。若采用第 1 问的跟踪模型进行处理，结果会有哪些变化？ 问题四 请对第 3 问的目标轨迹进行实时预测，估计该目标的着落点的坐 标，给出详细结果，并分析算法复杂度。 问题五 Data2.txt 数据中的两个目标已被雷达锁定跟踪。 在目标能够及时了 解是否被跟踪，并已知雷达的测量精度为雷达波束宽度为 3° ，即在以雷达为锥 顶，雷达与目标连线为轴，半顶角为 1.5° 的圆锥内的目标均能被探测到；雷达 前后两次扫描时间间隔最小为 0.5s。为应对你们的跟踪模型，目标应该采用怎 样的有利于逃逸的策略与方案？反之为了保持对目标的跟踪，跟踪策略又应该 如何相应地变换？
目标跟踪系统
目标跟踪系统目标跟踪系统（Object Tracking System）是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
目标跟踪系统由一个或多个传感器，例如摄像机或雷达，一个目标检测算法和一个目标跟踪算法组成。
它广泛应用于许多领域，包括视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆。
目标跟踪系统的核心任务是从传感器获取的输入数据中提取目标并预测它们的运动轨迹。
目标检测算法通常使用计算机视觉技术，例如模板匹配、颜色分割和特征提取，来检测输入图像中的目标。
一旦目标被检测到，目标跟踪算法将对目标进行跟踪，通过连续观察目标在每一帧中的位置，速度和加速度等信息，预测目标的未来位置。
目标跟踪系统的性能取决于目标检测和目标跟踪算法的准确性和效率。
现代目标检测算法通常基于深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），能够在复杂背景和遮挡的情况下准确地检测目标。
目标跟踪算法则使用过滤器或轨迹预测方法，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器，来估计目标的状态并跟踪目标。
目标跟踪系统还可以通过使用多个传感器来提高跟踪性能。
多传感器融合技术可以结合不同传感器的信息，例如摄像机和雷达，来提供更准确和鲁棒的目标跟踪结果。
例如，摄像机可以提供目标的外观信息，而雷达可以提供目标的位置和速度信息。
通过融合两种传感器的信息，可以更好地跟踪目标，避免诸如光照变化和遮挡等困难。
随着计算机硬件和计算能力的提高，目标跟踪系统已经取得了显著的进展。
现代目标跟踪系统不仅能够准确地跟踪单个目标，还能够同时跟踪多个目标，并进行目标重识别和目标分类等复杂任务。
这些进展为实现自动驾驶车辆、智能交通系统和智能安防系统等应用奠定了基础。
综上所述，目标跟踪系统是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
它利用传感器和算法来提取目标并预测它们的运动轨迹，广泛应用于视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆等领域。
随着技术的不断发展，目标跟踪系统将继续迎来更多的创新和应用。
机动目标的追踪与反追踪的模型完整版
（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校大连理工大学参赛队号10141005队员姓名1.鲁欢2.候会敏3.程帅兵（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目机动目标的跟踪与反跟踪模型的建立及求解摘要：本文主要对机动目标追踪与反追踪模型的建立及求解问题进行了相关计算，讨论结果大致如下：问题一，根据附件中的数据，利用数值法求解各个时刻点处的加速度，挑出加速度数量较大的时刻，并绘出矩形图，以加速度持续较大的时刻点为机动时间范围，并进行统计其大小以及方向，追踪模型则是依据现时刻以及前一时刻估计出的的物理量如位置速度加速度等，并根据数据统计出目标的机动能力即两时刻加速度最大该变量作为下一时刻的加速度，来计算在这种极限状态下目标向四周逃离的最远边界，因而形成一个区域，其中心即为雷达天线下时刻所指方向。
航迹计算将三雷达测得的数据转换到同一坐标系中在进行拟合得到。
问题二，首先进行了航迹起始的确定。
采用联合概率数据关联(JPDA)算法，通过对确认矩阵拆分得到互联事件及互联矩阵，计算互联事件的概率来进行数据关联，然后按照确定航迹。
为避免雷达对于仅有一个回波信号的失跟情况，采取调动多种检测手段对目标密切关注，并改进雷达的内部控制计算算法。
问题三，我们建立了微分方程模型。
着重分析了在空间范围内的机动目标的切向加速度以及方向加速度随时间的变化规律。
通过运用Excel进行数据的处理计算得出切向加速度以及法向加速度的数值，利用Matlab编程得出其变化规律的轨迹图像。
再结合问题一中的追踪模型，得到在数据3情况下的变化规律。
通过对比，得出模型一的结论应用于问题三，其结果产生较大的偏差。
问题四，我们建立了卡尔曼滤波预测模型。
利用卡尔曼滤波对机动目标进行预测，经过多次循环得出200对的位置坐标，利用Matlab软件给出了模拟后的卡尔曼滤波波形图。
再进行对坐标的空间及时间复杂度进行分析，得出最终的结论。
问题五，目标在距雷达较远时，沿轴线方向逃离不论是靠近抑或远离都是无关痛痒的，因而需向圆锥底面的径向逃逸，目标不知雷达在何方因而水平方向逃离有些误撞意味，所以最好的逃离策略是上下飞行，靠近地面时屏障较多，会对雷达跟踪产生干扰，因此最好的方案是做俯冲动作，降低飞行高度。
激光雷达信号处理及目标检测算法
激光雷达信号处理及目标检测算法激光雷达是一种常用于环境感知的传感器，其通过发射激光束并接收反射回来的激光信号来获取周围环境的距离和位置信息。
为了实现有效的目标检测和环境感知，激光雷达信号需要进行一系列的处理和分析。
本文将重点介绍激光雷达信号处理及目标检测算法的关键方面。
首先，激光雷达信号处理的第一步是数据预处理。
由于激光雷达信号中可能包含一些噪声和杂散信号，因此需要对原始数据进行滤波和去噪处理。
常用的处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地滤除信号中的噪声，提高后续处理的精确度和可靠性。
接下来，对于经过滤波和去噪处理的激光雷达数据，需要进行点云分割。
点云分割是将连续的点云数据分割成具有相同特性或属于同一目标的子集的过程。
常用的点云分割算法包括基于几何特征的方法、基于聚类的方法和基于机器学习的方法等。
这些算法可以将点云数据集中的每个点分配到相应的目标或者背景中，从而方便后续的目标检测和定位。
然后，对于每个被分割的子集，可以利用目标检测算法进行目标检测。
目标检测是激光雷达信号处理和分析中的关键任务，其目的是从点云数据中准确地检测出目标的位置和形状。
常用的目标检测算法包括基于滤波器的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法等。
这些算法可以根据目标的特征和结构来检测出目标的存在，并提供目标的位置和属性信息。
在目标检测之后，还可以进行目标跟踪和运动估计。
目标跟踪是指在一个连续的时间序列中，通过预测和匹配的方法，从第一帧的目标检测结果开始，追踪目标的位置和运动轨迹。
运动估计是指通过分析目标在连续帧之间的位置和形状变化，估计目标的运动速度和方向。
这些信息对于环境感知和决策制定非常重要，可以用于行人识别、车辆跟踪和路径规划等应用。
最后，为了进一步提高目标检测的准确性和性能，可以结合激光雷达信号与其他传感器数据进行融合处理。
传感器融合可以利用不同传感器之间的互补性，提高目标检测的鲁棒性和可靠性。
机载光电跟踪测量的目标定位误差分析和研究
1、高精度和高分辨率：随着应用场景的不断扩大和复杂化，对目标跟踪的精 度和分辨率的要求也越来越高。因此，提高机载光电平台的探测精度和分辨率 将是未来的重要研究方向。
2、智能化和自主化：随着人工智能和机器学习技术的发展，未来的机载光电 平台目标跟踪技术将更加智能化和自主化，能够自动学习和适应各种复杂环境， 实现更加准确和可靠的目标跟踪。
机载光电跟踪测量的目标定位 误差分析和研究
01 引言
03 研究方法
目录
02 文献综述 04 参考内容
引言
机载光电跟踪测量系统在军事、航空、航天等领域具有广泛的应用，例如导弹 制导、无人机导航、目标跟踪等。这种测量系统的精度直接影响了武器的命中 率、导航的准确性以及任务的成功与否。然而，在实际应用中，由于受到多种 因素的影响，机载光电跟踪测量系统的目标定位误差往往较大，影响了其性能 的发挥。因此，对目标定位误差进行分析和研究，对提高机载光电跟踪测量系 统的精度和可靠性具有重要意义。
二、机载光电平台目标跟踪技术 的应用
机载光电平台目标跟踪技术在军事、航空、航天等领域有着广泛的应用。例如， 在军事方面，可以利用这种技术对敌方目标进行精确打击，或者对战场环境进 行实时监测；在航空方面，可以利用这种技术进行飞行器自动驾驶、空中交通 管制等；在航天方面，可以利用这种技术对卫星进行精确控制和维修。
具体来说，机载光电平台目标跟踪技术可以应用于以下几个方面：
1、精确打击：利用高精度光电传感器对敌方目标进行探测和跟踪，可以实现 精确打击，有效降低人员和物资的损失。
2、实时监测：利用机载光电平台对特定区域进行实时监测，可以及时发现并 处理各种异常情况，保障安全。
3、自动驾驶：利用机载光电平台对周围环境进行探测和识别，可以实现飞行 器的自动驾驶，提高飞行安全和效率。
研究生数学建模-历年题目-竞赛B题-
2014年全国研究生数学建模竞赛B题机动目标的跟踪与反跟踪目标跟踪是指根据传感器（如雷达等）所获得的对目标的测量信息，连续地对目标的运动状态进行估计，进而获取目标的运动态势及意图。
目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。
在军用领域，目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计和威胁评估的基础；在民用领域，目标跟踪被广泛应用于空中交通管制，目标导航以及机器人的道路规划等行业。
目标机动是指目标的速度大小和方向在短时间内发生变化，通常采用加速度作为衡量指标。
目标机动与目标跟踪是“矛”与“盾”的关系。
随着估计理论的日趋成熟及平台能力提升，目标作常规的匀速或者匀加速直线运动时的跟踪问题已经得到很好的解决。
但被跟踪目标为了提高自身的生存能力，通常在被雷达锁定情况下会作规避的机动动作或者释放干扰力图摆脱跟踪，前者主要通过自身运动状态的快速变化导致雷达跟踪器精度变差甚至丢失跟踪目标，后者则通过制造假目标掩护自身，因此引入了在目标进行机动时雷达如何准确跟踪的问题。
机动目标跟踪的难点在于以下几个方面：(1) 描述目标运动的模型[1,2]即目标的状态方程难于准确建立。
通常情况下跟踪的目标都是非合作目标，目标的速度大小和方向如何变化难于准确描述；(2) 传感器自身测量精度有限加之外界干扰，传感器获得的测量信息[3]如距离、角度等包含一定的随机误差，用于描述传感器获得测量信息能力的测量方程难于完全准确反映真实目标的运动特征；(3) 当存在多个机动目标时，除了要解决(1)、(2)两个问题外，还需要解决测量信息属于哪个目标的问题，即数据关联。
在一定的测量精度下，目标之间难于分辨，甚至当两个目标距离很近的时候，传感器往往只能获得一个目标的测量信息。
由于以上多个挑战因素以及目标机动在战术上主动的优势，机动目标跟踪已成为近年来跟踪理论研究的热点和难点。
不同类型目标的机动能力不同。
通常情况下战斗机的飞行速度在100~400m/s，机动半径在1km以上，机动大小一般在10个g以内，而导弹目标机动，加速度最大可达到几十个g，因此在对机动目标跟踪时，必须根据不同的目标类型选择相应的跟踪模型。
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2014年全国研究生数学建模竞赛B题机动目标的跟踪与反跟踪目标跟踪是指根据传感器（如雷达等）所获得的对目标的测量信息，连续地对目标的运动状态进行估计，进而获取目标的运动态势及意图。
目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。
在军用领域，目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计和威胁评估的基础；在民用领域，目标跟踪被广泛应用于空中交通管制，目标导航以及机器人的道路规划等行业。
目标机动是指目标的速度大小和方向在短时间内发生变化，通常采用加速度作为衡量指标。
目标机动与目标跟踪是“矛”与“盾”的关系。
随着估计理论的日趋成熟及平台能力提升，目标作常规的匀速或者匀加速直线运动时的跟踪问题已经得到很好的解决。
但被跟踪目标为了提高自身的生存能力，通常在被雷达锁定情况下会作规避的机动动作或者释放干扰力图摆脱跟踪，前者主要通过自身运动状态的快速变化导致雷达跟踪器精度变差甚至丢失跟踪目标，后者则通过制造假目标掩护自身，因此引入了在目标进行机动时雷达如何准确跟踪的问题。
机动目标跟踪的难点在于以下几个方面：(1) 描述目标运动的模型[1,2]即目标的状态方程难于准确建立。
通常情况下跟踪的目标都是非合作目标，目标的速度大小和方向如何变化难于准确描述；(2) 传感器自身测量精度有限加之外界干扰，传感器获得的测量信息[3]如距离、角度等包含一定的随机误差，用于描述传感器获得测量信息能力的测量方程难于完全准确反映真实目标的运动特征；(3) 当存在多个机动目标时，除了要解决(1)、(2)两个问题外，还需要解决测量信息属于哪个目标的问题，即数据关联。
在一定的测量精度下，目标之间难于分辨，甚至当两个目标距离很近的时候，传感器往往只能获得一个目标的测量信息。
由于以上多个挑战因素以及目标机动在战术上主动的优势，机动目标跟踪已成为近年来跟踪理论研究的热点和难点。
不同类型目标的机动能力不同。
通常情况下战斗机的飞行速度在100~400m/s，机动半径在1km以上，机动大小一般在10个g以内，而导弹目标机动，加速度最大可达到几十个g，因此在对机动目标跟踪时，必须根据不同的目标类型选择相应的跟踪模型。
目标跟踪处理流程[4,5]通常可分为航迹起始、点迹航迹关联（数据关联）[6-8]、航迹滤波[9-18]等步骤。
如果某个时刻某雷达站（可以是运动的）接收到空间某点反射回来的电磁波，它将记录下有关的数据，并进行计算，得到包括目标相对于雷达站的距离、方位角和俯仰角等信息。
航迹即雷达站在接收到某一检测目标陆续反射回来的电磁波后记录、计算检测目标所处的一系列空中位置而形成的离散点列.航迹起始即通过一定的逻辑快速确定单个或者多个离散点序列是某一目标在某段时间内首先被检测到的位置.点迹航迹关联也称同一性识别，即依据一定的准则确定雷达站多个回波数据（点迹）中哪几部分数据是来自同一个检测目标（航迹）. 航迹滤波是指利用关联上的点迹测量信息采用线性或者非线性估计方法(如卡尔曼滤波、拟合等)提取所需目标状态信息，通常包括预测和更新两个步骤。
预测步骤主要采用目标的状态方程获得对应时刻（被该目标关联上的点迹时间）目标状态和协方差预测信息；更新步骤则利用关联点迹的测量信息修正目标的预测状态和预测协方差。
现有3组机动目标的测量数据，数据分别包含在Data1.txt，Data2.txt，Data3.txt文件中，其中Data1.txt为多个雷达站在不完全相同时刻获得的单个机动目标的测量数据，Data2.txt为某个雷达站获得的两个机动目标的测量数据，Data3.txt为某个雷达站获得的空间目标的测量数据。
数据文件中观测数据的数据结构如下：其中Data1.txt和Data2.txt数据的坐标系表示如下：原点O为传感器中心，传感器中心点与当地纬度切线方向指向东为x轴，传感器中心点与当地经度切线方向指向北为y轴，地心与传感器中心连线指向天向的为z轴，目标方位指北向顺时针夹角（从y轴正向向x轴正向的夹角，范围为0~360°），目标俯仰指传感器中心点与目标连线和地平面的夹角（即与xOy平面的夹角，通常范围-90°到90°）。
Data1.txt中的雷达坐标和测量误差如下：Data2.txt雷达坐标为[0,0,0]。
对应两个目标的测量误差如下：Data3.txt的雷达坐标和测量误差为：其余格式与Data1.txt和Data2.txt相同。
请完成以下问题：1. 根据附件中的Data1.txt数据，分析目标机动发生的时间范围，并统计目标加速度的大小和方向。
建立对该目标的跟踪模型，并利用多个雷达的测量数据估计出目标的航迹。
鼓励在线跟踪。
2. 附件中的Data2.txt数据对应两个目标的实际检飞考核的飞行包线（检飞：军队根据国家军标规则设定特定的飞行路线用于考核雷达的各项性能指标，因此包线是有实战意义的）。
请完成各目标的数据关联，形成相应的航迹，并阐明你们所采用或制定的准则（鼓励创新）。
如果用序贯实时的方法实现更具有意义。
若出现雷达一段时间只有一个回波点迹的状况，怎样使得航迹不丢失？请给出处理结果。
3. 根据附件中Data3.txt的数据，分析空间目标的机动变化规律(目标加速度随时间变化)。
若采用第1问的跟踪模型进行处理，结果会有哪些变化？4. 请对第3问的目标轨迹进行实时预测，估计该目标的着落点的坐标，给出详细结果，并分析算法复杂度。
5. Data2.txt数据中的两个目标已被雷达锁定跟踪。
在目标能够及时了解是否被跟踪，并已知雷达的测量精度为雷达波束宽度为3°，即在以雷达为锥顶，雷达与目标连线为轴，半顶角为1.5°的圆锥内的目标均能被探测到；雷达前后两次扫描时间间隔最小为0.5s。
为应对你们的跟踪模型，目标应该采用怎样的有利于逃逸的策略与方案？反之为了保持对目标的跟踪，跟踪策略又应该如何相应地变换？参考文献：1 X. R. Li and V. P. Jilkov, “Survey of Maneuvering Target Tracking, Part I: Dynamic Models,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 39(4): 1333–1364, October 2003.2 X. R. Li and V. P. Jilkov, “Survey of Maneuvering Target Tracking. Part II: Motion Models of Ballistic Targets,” IEEE Transactions on Aeros pace and Electronic Systems, 46(1):96–119, January 2010.3 X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking—Part III: Measurement Models,” In: Proceedings of SPIE - Signal and Data Processing of Small Targets 2001, 31 July–2 August 2001, San Diego, CA, USA, pp. 423–446.4Yaakov Bar-Shalom, X.Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan.Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory Algorithms and Software.5何友,修建娟,张晶炜等.雷达数据处理及应用[M]. 第2版. 北京:电子工业出版社,20096 Bar-Shalom Y, Daum F E, Huang J. The Probabilistic Data Association Filter: Estimation in the Presence of Measurement Origin Uncertainty[J]. IEEE Control Systems Magazine, 2009, 29(6): 82~1007 Sinha A, Ding Z, Kirubarajan T, et al. Track Quality Based Multitarget Tracking Approach for Global Nearest-Neighbor Association[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2012, 48(2):1179~11918 Fortmann T, Bar-Shalom Y, Scheffe M. Sonar Tracking of Multiple Targets Using Joint Probabilistic Data Association[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1983,8(3):173~184.9 X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking—Part IV: Decision-Based Methods,” In: Proc. SPIE - Signal and Data Processing of Small Targets 2002, April 1–5, 2002, Orlando, FL, USA, pp. 511–53410 X. R. Li and V. P. Jilkov, “Survey of Maneuvering Target Tracking, Part V: Multiple-Mode l Methods,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 41(4): 1255–1321, October 2005.11 X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking: Approximate Techniques for Nonlinear Filtering,” In: Proc. SPIE- Signal and Data Processing of Small Targets 2004, April 13–15, 2004, Orlando, FL, USA, pp. 537–550.12 X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking—Part VIa: Density-Based Exact Nonlinear Filtering,” Proc. 2010 SPIE Conf. Signal and Data Processing of Small Targets, Orlando, FL, USA, 6–8 April 201013 X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking—Part VIb: Approximate Nonlinear Density Filtering in Mixed Time,” Proc. 2010 SPIE Conf. Signal and Data Processing of Small Targets, Orlando, FL, USA, 6–8 April 201014 Julier S J, Uhlmann J K. A New Extension of The Kalman Filter to Nonlinear Systems[J].SPIE, 1997, (3068):182~19315 Julier S J, Uhlmann J K. A New Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariance in Filters and Estimations[J]. IEEE Transactions.on Automatic Control, 2000,45(3):477~48216 Singer R A. Estimating Optimal Tracking Filter Performance for Manned Maneuvering Targets[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1970,AES-6(4):473~483.17 周宏仁,敬忠良,王培德.机动目标跟踪[M].北京:国防工业出版社,199418 胡小平. 导弹飞行力学基础[M]. 北京：国防工业出版社,2006。