一种多传感器配准与目标跟踪算法研究

传统的多传感器误差配准技术多基于球极投影,没有考虑地球地形的影响,当传感器之间距离较远时将失去实际意义,无法对目标进行有效的跟踪;而现有的跟踪方法大多没有考虑传感器系统误差对跟踪精度的影响。基于地心坐标系,提出了一种Unscented卡尔曼配准与目标跟踪算法,充分考虑地球形状的影响,在跟踪目标的同时实现传感器配准。首先给出传感器数据配准几何坐标转换算法,详细推导了误差配准算法;接着建立目标的动态方程,将目标运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,然后利用UKF进行估计。最后的Monte-Carlo仿真结果表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,为远距离的传感器配准与目标跟踪提供了一种新的解决方法,具有较大的工程应用价值。