双红外传感器多目标跟踪方法研究

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在目标探测及跟踪方面,雷达发挥了重要的作用,被誉为战争中的“千里眼”。但是,由于雷达在工作时要向空中辐射大功率电磁波,因而易遭受电子干扰和反辐射导弹的攻击。和雷达不同,红外无源探测设备不向空中辐射任何能量,它通过接收目标辐射的热能进行探测和定位。由于其不辐射能量,因而不易被侦察或定位,具有抗干扰能力;同时由于目标不可避免地要辐射能量,从而又为使用红外无源探测和定位创造了条件:红外探测设备还具有测角精度高、目标识别能力强、对目标的环境依赖性小等优点。因而,红外传感器已成为一个重要的探测手段。 迄今基于雷达的多传感器多目标跟踪技术已有三十多年的发展历史,并已形成一套比较完整的理论。但基于红外传感器的目标跟踪却仍然还存在着大量需要解决或改进的问题。由于红外传感器无法获得目标距离信息、作用距离近等等缺点,导致红外传感器目标跟踪在诸如点迹录取、航迹起始、数据关联、跟踪维持或跟踪算法、航迹消除、性能评估等等各个方面都与雷达存在差异。其中数据关联和跟踪算法是红外传感器多目标跟踪技术中最重要的两个问题。 本文针对红外传感器目标跟踪的特点,围绕多红外传感器多目标跟踪的航迹起始、状态估计、数据关联等过程展开研究工作,并且开发仿真系统对算法的性能进行评估。 在航迹起始方面,针对红外传感器目标探测的特点,结合经典的航迹起始方法,提出适合双红外传感器目标跟踪的基于统计决策理论的集中式航迹起始方法; 在状态估计方面,提出将雷达领域机动目标跟踪的“当前”统计模型和自适应跟踪滤波器应用到红外传感器目标跟踪中。并且通过仿真实验与目前红外目标跟踪时使用的MSC修正球面坐标目标跟踪和扩展Kalman滤波(EKF)的性能进行了比较; 在数据关联方面,详细地讨论了方向加权概率数据互联方法(DPDAF)并且针对红外传感器对方位角和俯仰角分辨率不同的特点,提出了改进的DPDAF方法,实验结果表明改进的方法可以达到更高的关联精度; 阐述了仿真系统开发的流程和方法。
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