基于IMM的紅外-雷達目標跟蹤技術研究.pdf

1、目標跟蹤是利用傳感器獲得的信息，對目標狀態(tài)進行估計和預測的技術。目標跟蹤技術在民用以及軍事領域里已獲得廣泛應用。其研究內容主要是，從傳感器獲得的關于目標的不精確的信息中，準確的估計和預測目標的真實信息。目標跟蹤研究對象包括跟蹤模型、濾波算法和數(shù)據融合算法。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的架構下，基于擴展卡爾曼濾波算法，針對特定的情況（不完全觀測和多目標），對跟蹤濾波模

2、型進行了改進，并設計了濾波算法，所提算法能夠成功應對目標機動、觀測丟失以及多目標等情況。主要內容和創(chuàng)新處如下：
　　（1）相對于傳統(tǒng)模型而言，“當前”統(tǒng)計模型（CS）具備適應時變過程噪聲的能力，但同時存在機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動頻率在線調整和加速度上限調整因子的方法，進而提出改進的“當前”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，將自適應改進方法引入其中，進而改良

3、該模型性能。實驗結果表明，改進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）是描述目標勻速飛行的最佳模型，但無法描述目標機動情況。ICS模型可以用于描述機動目標，可是當目標弱機動或者零機動時，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內部基本模型重新設計擴展卡爾曼濾波器。仿真結果表明，該算法對勻速目標和機動目標均可良好跟蹤。
　?。?）考慮工程實際中目

4、標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/雷達以序貫方式融合的數(shù)據，在以CV-ICS模型為核心的IMM算法基礎上設計擴展卡爾曼濾波算法。在觀測無效的時刻能夠起到良好的過渡作用，當觀測有效后能快速調整估計值，進入平穩(wěn)跟蹤狀態(tài)。
　?。?）在工程應用中多目標問題研究更具有實際價值，本文將IMM模型和數(shù)據關聯(lián)算法結合，使用新模型重新設計擴展卡爾曼濾波器，對二維環(huán)境下兩個有交叉軌跡的機動目標進行仿真，結果