基于IMM的紅外-雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是利用傳感器獲得的信息，對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計和預(yù)測的技術(shù)。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在民用以及軍事領(lǐng)域里已獲得廣泛應(yīng)用。其研究內(nèi)容主要是，從傳感器獲得的關(guān)于目標(biāo)的不精確的信息中，準(zhǔn)確的估計和預(yù)測目標(biāo)的真實信息。目標(biāo)跟蹤研究對象包括跟蹤模型、濾波算法和數(shù)據(jù)融合算法。在已提出的模型中，交互式多模型（IMM）具有優(yōu)良的跟蹤效果和對其他優(yōu)秀模型良好的包容性。本文在IMM的架構(gòu)下，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，針對特定的情況（不完全觀測和多目標(biāo)），對跟蹤濾波模

2、型進(jìn)行了改進(jìn)，并設(shè)計了濾波算法，所提算法能夠成功應(yīng)對目標(biāo)機(jī)動、觀測丟失以及多目標(biāo)等情況。主要內(nèi)容和創(chuàng)新處如下：
　?。?）相對于傳統(tǒng)模型而言，“當(dāng)前”統(tǒng)計模型（CS）具備適應(yīng)時變過程噪聲的能力，但同時存在機(jī)動頻率離線確定和加速度上限固定的問題，本文對此分別提出了機(jī)動頻率在線調(diào)整和加速度上限調(diào)整因子的方法，進(jìn)而提出改進(jìn)的“當(dāng)前”統(tǒng)計（ICS）模型。同時針對勻速運動模型在時變噪聲情形下性能不佳的問題，將自適應(yīng)改進(jìn)方法引入其中，進(jìn)而改良

3、該模型性能。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的濾波模型相較于原模型在跟蹤效果上有所提升。
　　（2）勻速模型（CV）是描述目標(biāo)勻速飛行的最佳模型，但無法描述目標(biāo)機(jī)動情況。ICS模型可以用于描述機(jī)動目標(biāo)，可是當(dāng)目標(biāo)弱機(jī)動或者零機(jī)動時，單獨的ICS模型跟蹤效果下降?；诖朔N原因，本文引入IMM算法，將CV-ICS作為IMM內(nèi)部基本模型重新設(shè)計擴(kuò)展卡爾曼濾波器。仿真結(jié)果表明，該算法對勻速目標(biāo)和機(jī)動目標(biāo)均可良好跟蹤。
　?。?）考慮工程實際中目

4、標(biāo)跟蹤過程中可能出現(xiàn)的觀測丟失情況，本文在不完全觀測的基本模型下，采用紅外/雷達(dá)以序貫方式融合的數(shù)據(jù)，在以CV-ICS模型為核心的IMM算法基礎(chǔ)上設(shè)計擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。在觀測無效的時刻能夠起到良好的過渡作用，當(dāng)觀測有效后能快速調(diào)整估計值，進(jìn)入平穩(wěn)跟蹤狀態(tài)。
　?。?）在工程應(yīng)用中多目標(biāo)問題研究更具有實際價值，本文將IMM模型和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法結(jié)合，使用新模型重新設(shè)計擴(kuò)展卡爾曼濾波器，對二維環(huán)境下兩個有交叉軌跡的機(jī)動目標(biāo)進(jìn)行仿真，結(jié)果