非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究

在非线性系统中，常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段，采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。     

基于IMM-CSRF的多平台机动目标被动跟踪方法

针对仅有角度测量信息条件下,单平台的机动目标被动跟踪存在固有的强非线性和弱可观测性问题,研究多平台融合机动目标被动跟踪技术,提出了集中式漂移瑞利滤波器(centralized shifted Rayleigh filter,CSRF)来解决多平台目标被动跟踪问题,进一步提出并推导了基于交互式多模型的集中式漂移瑞利滤波器(interacting multiple model centralized shifted Rayleigh filter,IMM CSRF),实现对机动目标的被动跟踪。仿真实验表明,该算法跟踪精度高,稳定性好,具有良好的实际应用价值。     

杂波环境下目标无源跟踪算法

针对杂波（虚假量测）环境下的目标无源跟踪问题进行了研究,并给出了只测角情况下相应的跟踪算法。该算法在利用修正增益扩展卡尔曼滤波(modified gain extended Kalman filter, MGEKF)对目标进行无源纯方位跟踪的同时,通过建立波门对不同时刻的测量数据进行选择,然后利用角度测量数据计算落入波门内的有效测量数据的概率（包括波门内所有有效量测均为虚假量测的概率和第i个有效回波是正确的概率）,并以这些概率值作为权值对目标状态进行加权融合,实现杂波环境下对目标的实时纯方位无源跟踪。同时,仿真分析对文中所提算法的可行性和有效性进行了验证。     

多传感器多目标跟踪中的数据关联

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。它包括两个方面：同一传感器２次扫描或多次扫描间各目标的关联以及多传感器各自的跟踪航迹之间的关联。在密集目标、高密度杂波和干扰条件下，解决此问题有建立数学模型和计算量方面的困难。常见的算法有ＪＰＤＡ和ＭＨＴ，其模型较准确但复杂，计算量大，实际运用中效果并不理想。本文改进文献［２］中的关联方法，提出一种简单且效果较好的方法，利用线性规划算法实现了一定条件下多目标的关联及跟踪，并进行了仿真和误差分析。     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

基于证据理论的联合概率数据关联算法

数据关联是目标跟踪技术中的核心部分,多目标情况下的数据关联技术更是研究的重点,由于多目标量测之间的互相干扰、外部环境干扰以及传感器性能等客观因素的约束,使得量测信息部分存在着相应的量测误差,密集环境中的多目标跟踪比较困难。针对这个问题,提出的新算法利用联合概率数据关联方法进行密集杂波环境下的数据关联,结合证据理论的思想对多传感器量测信息进行优化组合,有效地减小了量测误差对跟踪目标的影响。通过仿真结果可以看出,改进算法大大提高了跟踪精度,并具有良好的抗干扰能力,适用于解决工程实际问题。     

多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法

数据融合是信号处理领域非常引人注目的问题。在极坐标系下改进了直角坐标系下的扩展Kalman滤波算法,利用多传感器融合的基本理论,提出了用于水下目标的多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法。分别在目标不发生规避和目标发生规避两种情形下进行了仿真实验。结果表明,所提出的融合算法具有很好的跟踪性能,非常适合于工程的实际应用。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

机载雷达与红外搜索跟踪装置的航迹融合研究

在单机空对空多目标攻击武器系统中 ,发射出的导弹必须可靠地分辨并截获所指定的目标 ,这对目标探测装置的数据精度提出了相应的要求。为此 ,设计了机载火控雷达与红外搜索跟踪装置的航迹融合技术结构模型 ,其中航迹关联算法基于模式相似性测度分析 ,目标状态信息融合算法基于极大似然估计。为验证模型的有效性 ,以具体装备为背景进行了仿真研究与分析 ,并给出了其结果     

空间目标跟踪的融合系统设计

空间目标测量手段逐渐多样化,融合处理技术是降低测量信息不确定性影响,获得稳健、高精度目标跟踪结果的重要方法。基于运动建模、实时滤波和多传感器数据融合思想,建立了完整的空间目标跟踪数据处理流程。根据获取时间散乱、误差成分复杂和覆盖范围不均衡等测量信息不确定性对各处理环节的影响,设计了稳健的融合估计方案。在此基础上,综合设计了一个空间目标跟踪系统。系统采用模块化的实现结构,以提高算法兼容性和任务扩展能力。计算实例验证了系统的性能。     

基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法

针对复杂背景下的红外图像机动目标跟踪问题,在对现有的多种红外成像目标跟踪算法进行分析与比较的基础上,提出了一种基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法。该方法在对各跟踪器输出的目标位置测量值序列采用基于“当前”统计模型的模糊交互多模方法进行处理的基础上,采用基于总均方误差最小规则的自适应加权融合方法对目标状态的多个滤波与预测值进行综合处理,较大程度上提高了系统的跟踪精度与稳定性。仿真结果显示了该方法的有效性与稳健性。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统

多目标跟踪是多目标攻击的重要前提条件。基于数据融合技术的多目标跟踪处理分为两级 :前级为点迹融合级 ,用极大似然法设计了机载火控雷达和红外探测器的点迹融合算法。后级为融合跟踪级 ,其跟踪波门大小可调。针对近飞目标和交叉飞行目标的情况 ,点迹与航迹的关联采用了分块处理技术 ,并融合了目标的速度信息。给出了基于多探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统的结构模型———ATSOMTA模型 ,并分析了系统的工作机制。仿真研究的结果表明了该模型的应用价值。     

高度机动目标异步航迹融合算法

在现代空战中，由于作战的需要，飞机运动会出现高度机动的情况。讨论了高度机动模型（Jerkmodel）目标跟踪问题，根据机载传感器中不同类型传感器的特点，提出了在高度机动模型下基于坐标转换Kalman滤波的异步目标跟踪融合算法。仿真结果表明，该算法可以有效地改善跟踪高度机动目标的性能。     

Adaptive Multisensor Tracking Fusion Algorithm for Air－borne Distributed Passive Sensor Network

ＡｄａｐｔｉｖｅＭｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒＴｒａｃｋｉｎｇＦｕｓｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＡｉｒ－ｂｏｒｎｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰａｓｓｉｖｅＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ￥ＺｈｅｎＤｉｎｇ；ＨｏｎｇｃａｉＺｈａｎｇ＆ＧｕａｎｚｈｏｎｇＤａｉ（Ｄｅｐａ...     

多平台雷达点迹数据融合技术

对构建实际多平台雷达点迹数据融合系统所涉及的关键技术进行全面阐述,重点介绍理论算法与工程实际需求相结合的综合设计问题,包括空间配准、数据关联的设计准则,复杂环境下点迹估计融合中的权值计算方法以及坐标系的选取等。同时,给出一种多平台雷达数据融合系统运行环境仿真的总体结构及主要处理模型。仿真及雷达数据的验证结果表明,所提出的设计准则和计算方法具有良好的跟踪融合效果,适合应用于先进的多平台雷达数据融合系统中。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度