红外与激光主/被动联合跟踪算法

针对单站红外被动式跟踪存在不可观测性问题，提出红外与激光主／被动单目标联合跟踪方法。该方法首先针对三维空间任意机动目标的跟踪问题，将参考文献[1]给出的一维机动目标“当前”统计模型推广到三维情况，得到三维情况下跟踪任意机动目标的状态方程和跟踪系统的非线性量测方程。然后对红外探测器测量的角度信息和激光测得的距离信息进行融合，得到正确的测量值。最后提出扩展的自适应卡尔曼滤波算法并进行了仿真研究。仿真表明；方案可行，可同时对目标三个空间坐标轴的位置、速度、加速度进行估计。     

基于红外辐射信息的IRST系统机动目标跟踪算法

传统的IRST(红外搜索与跟踪)系统是一个仅有角测量的系统,对于目标距离是不可观测的。文中增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,使其成为一个距离可观测系统,并在此基础上,建立了目标的观测模型,推导出了机动目标跟踪的EKF跟踪算法。通过跟踪一个机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,结果表明：本算法对机动目标能进行有效的跟踪,而且跟踪精度也是令人满意的。     

红外搜索跟踪系统对机动目标的跟踪算法研究

红外搜索跟踪系统(IRST)只能得到目标的角度,目标的精确三维运动方程难以建立,因此对机动目标进行跟踪尤为困难.提出了适合红外搜索跟踪系统的纯角度交互式多模型(IMM)定向跟踪算法,并和基于单一模型的卡尔曼滤波做了仿真对比,仿真结果表明了所提出的算法较卡尔曼滤波在性能上有很大提高,能够很好地跟踪机动目标.     

一种新的单站红外目标纯方位参数航迹滤波方法

红外单站只能测量目标的角度信息,难以获取目标的距离信息,无法在直角坐标系下有效对3维目标进行跟踪。该文提出一种新的纯方位参数航迹滤波方法,该算法避免传统方法中需采用多站交叉定位的思路,根据红外传感器测量速率较高的特点,直接利用单传感器测量的方位角序列,对目标航迹参数进行估计,较好地解决了单站的目标跟踪问题。仿真结果表明,该方法对直线运动或机动目标具有良好的跟踪性能。     

纯角度量测序列的参数航迹滤波新方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息,所测量的空中目标信息为不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪。针对这一问题,提出红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法。该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信息,根据假设的目标运动模型,先对目标飞行方向进行估计,然后利用估计出的方向向量和角度量测序列计算出目标的两个航迹参数;最后综合解算得到目标到传感器的方向向量参数航迹计算公式,从而得到方位和仰角估计值。仿真结果表明,该模型对方位和仰角的估计值较稳定,误差较小,效果较优。     

图像辅助的机动目标被动跟踪

针对红外成像制导短程空空导弹进行机动目标被动跟踪的问题,提出了一种利用导引头的图像信息进行机动目标跟踪的新方法,目的在于提高跟踪速度、减小跟踪误差.图像信息与反映目标运动状态的姿态信息紧密相关,通过图像信息辅助缩短对机动模型进行判决的时间,而且能够很快适应目标机动下的运动模型,加快了跟踪机动的速度,减小了跟踪误差.通过...     

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

基于激光雷达与红外数据融合的跟踪算法

针对精确制导中目标的自动识别、稳定跟踪与抗干扰需求,提出了一种基于激光雷达与红外数据融合的目标识别与抗干扰方法。首先采用一致性点漂移(CPD)算法对目标在不同图像中的轮廓特性进行匹配,完成了激光与红外图像的配准;然后利用红外图像中目标的能量和形状信息、激光图像中的距离信息完成激光与红外图像的决策级融合;最后利用改进的核相关跟踪算法完成目标的跟踪与抗干扰。通过激光雷达与红外仿真数据的实验,验证了文中方法在目标跟踪与抗干扰性能上的有效性。     

一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法

目标跟踪过程中运动模型不准会导致预测中心不准,而预测中心不准会导致错误关联。为解决三维空间杂波环境下机动目标跟踪过程中数据互联问题,在数据关联时假定目标转弯率在一定范围内变化并且转弯方向是任意的,这样,预测中心为三维空间中的一曲面。在计算测量与目标间的关联度时,依据的是测量点距该曲面的距离。为了减少数据互联的计算量,该文提出了与特定测量相匹配的转弯率和转弯方向的计算方法。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用该文方法提高了数据正确关联率,降低了航迹丢失率,同时提高了状态估计的精度。     

一种基于毫米波/红外复合制导的跟踪滤波算法

信息融合技术是毫米波/红外复合制导的关键技术之一,其中目标跟踪算法的优劣直接决定了系统的性能.针对毫米波与红外复合制导的目标跟踪,首先对毫米波传感器和红外传感器的量测数据进行了融合,并提出了一种改进的跟踪滤波算法.该跟踪算法能根据目标的机动情况实时获得滤波增益,并及时调整滤波方程,从而获得良好的跟踪效果.最后对目标的直线运动和改变航向的直线运动进行了仿真分析.仿真结果表明,与其它滤波算法相比,该算法的跟踪效果良好,跟踪精度较高且计算量少.     

仅有角度测量的双机协同机动目标跟踪定位路径规划

针对仅有角度测量的双机协同三维机动目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF 的基础上分别从交互信息与协方差控制入手建立指标函数。利用向量概念推导出了双机协同被动目标定位的GDOP计算公式,并建立了基于GDOP 的指标函数。利用目标状态的一步预测给出了基于不同指标函数的数值解法。仿真表明,基于EKF 的指标函数在在目标机动时性能较差,而基于GDOP 的指标则在目标机动时表现出良好性能。     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

红外传感器在点迹/航迹关联中的应用

点迹／航迹关联是多传感器数据融合系统的关键问题，为提高关联的正确率，把红外传感器方位数据与雷达数据进行关联，通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出对目标航迹的精确状态估计，分别讨论了雷达数据的航迹关联算法和雷达／红外数据的航迹关联算法，并进行了仿真性能比较和分析。     

反空地导弹的光电对抗技术

为了有效地抗空地精确制导武器,在防空体系中大力发展光电对抗技术具有十分重要的意义。对抗空地导弹可采用光电主动侦察,光电被动告警（激光告警、红外告警、紫外告警与光电综合告警）,光电无源干扰（烟幕、伪装与光电假目标）,激光有源欺骗式干扰以及强激光致盲干扰 等。     

基于运动学的机载红外被动测距算法研究

建立了基于运动学模型的机载红外被动测距算法。在算法中,根据目标的方位和俯仰角度信息,利用状态预测滤波的方法来测量目标的距离,并结合卡尔曼滤波技术降低测距的误差。仿真分析表明:当机动时间达到20s的时候测距误差基本能控制在10%左右,随着机动时间的增加,误差变化率趋于稳定。该算法适用于机载红外搜索/跟踪系统对空中目标的被动测距。     

基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法

针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。