多傳感器機動目標狀態(tài)融合算法研究.pdf

1、當前，多傳感器信息融合己成為國內外相關研究領域的熱點與關鍵技術。隨著現代戰(zhàn)爭中敵方飛行目標的機動性能與戰(zhàn)術手段的不斷提高與完善，利用單個傳感器的量測數據已很難實現對目標的不間斷跟蹤。同時，在集中式單個高精度傳感器的昂貴成本與低抗毀性的情形下，選擇多個成本與精度均適中的傳感器，組成分布式的傳感器網絡，利用多傳感器信息融合技術來保證目標跟蹤的性能，則成為有限成本下的一種現實而可行的選擇。 本文基于實際工程背景，利用多個低成本小型雷達

2、組成分布式探測網，通過對現有多傳感器的信息融合理論的深入研究與算法改進，實現了對目標的高可靠與高精度跟蹤。 首先，對當前國內外公認的三類單傳感器的自適應濾波算法進行系統(tǒng)分析和仿真研究。結果表明：交互式多模型(IMM)算法有著更高的跟蹤精度，但對于低精度的單傳感器系統(tǒng)，即使是采用先進的IMM算法，系統(tǒng)精度也很難進一步得到提高。 然后，本文采用了分布式融合結構，在對當前國內外廣泛研究的簡單融合算法、互協(xié)方差融合算法和分層融合

3、算法分析比較的基礎上選用分層融合算法。理論分析與數字仿真結果顯示了此方法的可行性，對多個低成本小型雷達的航跡融合有效提高了系統(tǒng)的跟蹤精度，特別是機動情況下的改善效果尤為明顯。 針對異步航跡的融合問題一直是實際工程中常見的迫切需要解決的難點問題，為便于工程實現，本文基于設定融合周期的異步融合模型，從同步情況下的分層融合算法出發(fā)，給出一種最優(yōu)的異步分層融合算法。 最后，對異步仿真數據進行處理，驗證了該算法是行之有效的，為工程