基于ESM和特征融合的主被動(dòng)定位跟蹤研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。隨著電子對(duì)抗技術(shù)的發(fā)展,對(duì)傳統(tǒng)基于主動(dòng)傳感器的跟蹤方法提出了挑戰(zhàn),而基于ESM等被動(dòng)傳感器的跟蹤方法受到廣泛關(guān)注。針對(duì)基于ESM被動(dòng)傳感器的主被動(dòng)定位跟蹤問題,對(duì)國內(nèi)外跟蹤領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行總結(jié)分析,并對(duì)基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和基于隨機(jī)有限集的兩大類目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行研究。取得的主要成果有:
　　1)對(duì)ESM傳感器進(jìn)行建模,得到了單/雙ESM傳感器仿真軟件,為后續(xù)跟蹤算法研究創(chuàng)建量測(cè)平臺(tái)。
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2、)對(duì)單目標(biāo)單ESM傳感器場(chǎng)景下的被動(dòng)跟蹤進(jìn)行研究。將UKF與高斯混合PHD濾波結(jié)合,得到適用于非線性條件下的UK-GM-PHD濾波器。利用單 ESM傳感器仿真軟件得到目標(biāo)的量測(cè)數(shù)據(jù),應(yīng)用UK-GM-PHD算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,仿真結(jié)果說明,UK-GM-PHD算法能夠?qū)蜤SM傳感器下的目標(biāo)進(jìn)行被動(dòng)跟蹤。
　　3)針對(duì)密集雜波環(huán)境下的多目標(biāo)近距跟蹤的航跡重疊問題,提出基于容積卡爾曼濾波(CKF)和特征輔助數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤算法(FA

3、DA-CKF)。通過特征信息來對(duì)傳統(tǒng)量測(cè)進(jìn)行擴(kuò)維,利用擴(kuò)維后的量測(cè)對(duì)關(guān)聯(lián)概率進(jìn)行修正,將特征信息輔助技術(shù)融入到聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中,再利用容積卡爾曼濾波處理非線性觀測(cè)量,對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法在跟蹤精度和誤跟率方面要優(yōu)于傳統(tǒng)的JPDA跟蹤算法
　　4)針對(duì)多ESM傳感器多目標(biāo)被動(dòng)跟蹤問題,應(yīng)用一種基于航跡標(biāo)簽的序貫UK-GM-CPHD算法來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。首先通過UKF對(duì)新生目標(biāo)和已存在目標(biāo)進(jìn)行一步預(yù)測(cè),然后通過