基于ESM和特征融合的主被動定位跟蹤研究.pdf

1、目標跟蹤在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。隨著電子對抗技術(shù)的發(fā)展,對傳統(tǒng)基于主動傳感器的跟蹤方法提出了挑戰(zhàn),而基于ESM等被動傳感器的跟蹤方法受到廣泛關(guān)注。針對基于ESM被動傳感器的主被動定位跟蹤問題,對國內(nèi)外跟蹤領(lǐng)域的研究成果進行總結(jié)分析,并對基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和基于隨機有限集的兩大類目標跟蹤算法進行研究。取得的主要成果有:
　　1)對ESM傳感器進行建模,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)建量測平臺。
　　2

2、)對單目標單ESM傳感器場景下的被動跟蹤進行研究。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的量測數(shù)據(jù),應(yīng)用UK-GM-PHD算法對目標進行跟蹤,仿真結(jié)果說明,UK-GM-PHD算法能夠?qū)蜤SM傳感器下的目標進行被動跟蹤。
　　3)針對密集雜波環(huán)境下的多目標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)的多目標跟蹤算法(FA

3、DA-CKF)。通過特征信息來對傳統(tǒng)量測進行擴維,利用擴維后的量測對關(guān)聯(lián)概率進行修正,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量,對目標狀態(tài)進行估計。仿真結(jié)果表明,改進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)針對多ESM傳感器多目標被動跟蹤問題,應(yīng)用一種基于航跡標簽的序貫UK-GM-CPHD算法來對目標進行跟蹤。首先通過UKF對新生目標和已存在目標進行一步預測,然后通過