雷达／红外数据融合的机动目标跟踪算法综述

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性,因此受到广泛关注。针对雷达和红外数据融合跟踪机动目标的体系结构,基于近几年国内外的研究,对整个体系中的算法进行了综述。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

一种雷达/红外双模制导信息融合滤波算法

现代战争战场环境恶化,单一制导模式容易受到天气和干扰等影响,导弹制导性能降低,适应性差。雷达/红外双模制导模式综合了各传感器的优点,使制导系统具有更强的抗干扰能力、更高的命中精度。文中以工程化应用为背景,首先对主动雷达导引头和红外成像导引头测量信息采用方差自适应算法进行数据融合,再应用自适应的扩展卡尔曼滤波估计目标运动状态。最后,通过全弹道仿真证明了该方法的有效性。     

雷达-红外异地配置下的数据融合算法

文中讨论了雷达和红外传感器异地配置情况下的数据融合算法.首先,讨论了雷达相对于红外传感器所在位置的转换测量和相应的测量误差获得方法;然后,对转换后的雷达测量数据和红外传感器的测量数据进行融合处理,从而可获得新的等效测量数据.最后,给出了算法的仿真分析.仿真结果表明新的融合算法能有效提高系统的状态估计精度.     

一种多模式融合的红外成像跟踪算法

综合运用灰度的相关跟踪、特征点的匹配跟踪和卡尔曼滤波等三种基本模式,采用变分辨率搜索算法,建立了跟踪置信度评估、模板自适应刷新、相似目标辨识、跟踪结果融合等准则。试验证明,该算法能够较好地实现复杂场景条件下的目标跟踪,提高了跟踪的稳定性和抗干扰性。     

雷达-红外双模制导的神经网络数据融合算法

在雷达 红外双模制导体制下 ,对雷达和红外数据进行融合时存在雷达和红外数据不同步的问题 ,对红外数据先进行异步融合处理使其与雷达数据保持同步 ,然后提出了利用神经网络作为同步融合中心的方法 .雷达和红外数据共同作为神经网络的输入 ,输出为目标的最优融合估计 .这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合 .仿真结果表明该方法有效     

基于IMM-UKF的雷达/红外分布式加权融合算法

在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。     

雷达/红外双模制导下的数据融合与可视化仿真

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向．采用雷达／红外双模制导模式，可有效提高制导系统的精度．因为雷达导引头具有全天候、测角和测距等优点，红外导引头具有测角精度高，测量连续等优点．将两者的信息有效地融合可以实现性能互补，提高对目标的跟踪能力．利用Visual C 6.0和OpenGL工具可实现雷达／红外双模制导的可视化仿真．     

一种基于粒子滤波的改进红外目标跟踪算法

针对传统红外目标粒子滤波跟踪中仅利用目标灰度信息可能导致目标分辨能力不高的问题,构建了基于位置和灰度的联合时空灰度模型,提出了一种基于联合时空直方图的粒子滤波目标跟踪算法,实验表明:在复杂背景下,该算法能够实现对红外目标稳健的跟踪。     

一种新的红外激光联合跟踪滤波算法

红外跟踪与激光测距的联合跟踪系统在实际工程中得到越来越多的应用,但两类传感器采样不同步是比较常见的,从而带来了一些新问题.激光测距机的采样频率远远低于红外测角的采样频率,并非每个采样时刻都可以得到测距信息,因此,目标跟踪存在可观测性问题.提出了一种新的红外激光联合跟踪算法,即先对测角数据进行基于变长有限记忆最小二乘的预估计,然后将预估计后的测角结果与激光测距信息一起代人转换测量Kalman滤波方程中进行滤波.由于该算法有效的利用了全部测角信息,因此有利于改善跟踪估计性能.仿真实验表明,该算法具有较高的跟踪精度,且计算量较小.     

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

针对非线性观测的目标跟踪问题，对滤波跟踪型数据融合进行了研究，提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法．从仿真结果可以看出，集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大，结果基本相同．因此，在非线性系统中，基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法．     

基于N-P准则的雷达和红外传感器数据融合研究

为了提高雷达、红外传感器对目标的检测性能,结合传感器的检测原理,对雷达和红外传感器的检测级融合进行了研究;在对N-P准则研究的基础上,研究了雷达和红外信号检测级数据融合的体系结构、融合规则、融合算法等,通过仿真验证,给出了雷达、红外及融合系统的检测性能曲线及相关系数、接收机信噪比等参数与检测性能的关系,通过分析可知,融合系统的检测性能优于雷达、红外单部传感器的检测性能。     

多目标聚类融合跟踪中的特征信息利用

对雷达和电子支援系统的航迹关联问题，利用模糊C-均值聚类算法实现数据关联。该算法综合利用属性信息和动力学信息，通过构造一个影响距离因子函数．根据识别分类结果。调整样本与类中心的距离。最后融合方位角量测得到目标的状态估计。蒙特卡洛仿真表明．新算法比单一使用动力学量测的算法对多目标关联问题更有效。     

雷达/红外复合导引头信息融合技术研究

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向,采用雷达/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度。多传感器数据融合技术是双(多)模寻的制导的关键技术之一。对雷达/红外复合导引头数据融合研究现状进行了讨论,包括目标跟踪融合的关联和估计、数据对准、航迹关联、航迹融合、目标识别;并讨论了这些算法的基本原理、相关技术及方法、存在的问题和研究方向。     

"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法的实现及精度分析

为提高对助推段弹道导弹轨迹跟踪的精度,设计一种"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法.通过建立传感器量测和航迹融合的仿真模型,结合凸组合融合法和协方差交集法,分别实现了天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合,以及天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合.通过仿真证明了在进行航迹融合后的跟踪结果较SBIRS单独的跟踪结果精度更优.设计的凸组合融合法和协方差交集法的跟踪结果精度可以满足针对弹道导弹的早期预警需求.     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.