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基于多源传感器信息融合的目标跟踪算法研究

张虹霞  
【摘要】:本文针对在敌我识别(Identification Friend or Foe,IFF)系统与雷达的目标敌我综合识别项目中IFF系统与雷达目标跟踪融合模块开展研究工作。此模块的功能是要以机载雷达和IFF系统提供的测量信号为研究对象,通过对这两种信息融合进行数据关联,滤波跟踪,航迹关联,及其航迹融合等处理,最终给出目标的精确的航迹信息和状态估计信息。根据这些航迹信息、速度信息为IFF系统与雷达的目标综合识别提供更加精确的目标属性信息。本文主要在以下几个方面做了研究。 针对多源传感器信息融合的目标跟踪问题,研究了目标跟踪中的状态估计滤波算法,主要研究了在线性高斯系统下的卡尔曼滤波算法,非线性高斯系统下的扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波算法,并且对后两种算法的进行了性能比较。同时研究了航迹管理的过程,特别对数据准备、数据关联、航迹初始化,航迹维持和航迹撤销做了详细研究,这是航迹生成的重要环节,并做了在杂波环境下的多目标跟踪起始仿真。主要针对基于IFF系统与雷达的两种传感器做航迹融合的研究,考虑IFF系统和雷达状态估计精度不同和采样周期不同,研究了模糊航迹融合算法和异步航迹融合方法,并介绍了针对这两种融合算法的航迹关联方法,给出了这两种融合算法的仿真。 本文重点研究了多传感器目标跟踪的状态估计滤波、数据关联、航迹跟踪及航迹融合等问题,取得了一定的进展。多传感器的目标跟踪研究中,当研究三个或三个以上传感器,面临它们的采样周期各不相同时,异步航迹融合的扩展算法还相当的复杂,需做进一步研究。


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