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雷达/红外成像复合制导信息融合技术 总被引:2,自引:2,他引:0
主动雷达/红外成像复合是当今复合制导技术的重要发展方向之一,而信息融合技术又是复合制导中的关键技术之一,对雷达/红外成像信息融合技术的研究具有较高的理论价值和工程意义.从雷达/红外成像复合制导的工程应用出发,全面分析了基于分布式结构的雷达/红外成像复合处理系统中的信息融合技术,包括跟踪滤波算法、数据预处理算法(时空对准算法和测量数据的野值剔除算法)、数据关联算法与数据融合算法,重点研究了一种基于测量噪声相关情况下的加权航迹融合算法,对该算法进行了理论推导和数字仿真,仿真结果表明:该算法融合精度高、实时性好、可以满足雷达/红外成像复合制导中信息融合技术的要求. 相似文献
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毫米波雷达/ 红外成像复合制导已成为当前多模复合制导技术的研究热点。从毫米波雷达/ 红外成像复合导引头系统的特点及其工程应用出发,建立了一种基于联邦滤波(FF)的分布式雷达/ 红外复合导引头信息融合算法。首先,针对扩展卡尔曼滤波存在线性化误差以及雷达测量噪声非高斯的特点,采用粒子滤波算法(PF)设计雷达子滤波器;针对红外传感器不能测量目标距离的特点,采用伪线性卡尔曼滤波算法(PLKF)设计红外子滤波器。然后通过主滤波器进行信息融合,并对两个子滤波器进行信息分配和重置。仿真结果表明,该信息融合算法能够有效地提高雷达/红外复合导引头系统的目标跟踪精度及系统的稳定性。 相似文献
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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. 相似文献
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基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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多传感器融合是提高态势感知能力的重要手段。为提高探测能力,将雷达和红外传感器组网,各传感器独立工作,在统一调度下,完成探测、跟踪、识别任务。研究该系统的雷达/红外数据融合算法,针对传感器异步探测特点,采用观测驱动的融合跟踪方法:雷达探测到目标时,采用基于状态预测的改进BLUE(Best Linear Unbiased Estimation)滤波,通过方位预测的辅助,减小测角误差非线性效应,提高跟踪性能;红外探测到目标时,基于方位预测和斜距观测,构造新的转换量测模型,实现基于不完备观测的修正BLUE滤波器。理论分析和仿真证明:所述雷达/红外数据融合方法,在不同传感器布局下都具备更优的综合性能,其设计思想可解决其他类似的多传感器融合问题,有较好的应用推广潜力。 相似文献
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利用双波段红外探测系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站红外探测系统变为可观测系统;在此基础上,采用带反馈的分布式估计融合算法,将雷达与双波段红外探测系统得到的局部航迹进行融合,并将每次融合估计的结果反馈给局部传感器,使得融合中心达到最优性能的同时,减小了雷达和红外局部估计的误差.仿真结果表明:①单站红外探测系统利用目标的双波段红外辐射信息能够对目标进行有效地跟踪,跟踪精度较高;②带反馈的布式估计融合算法具有良好的跟踪性能,而且能够明显改善局部传感器的跟踪精度. 相似文献
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单一体制的反舰导弹制导方式已不能适应现代海战的作战需求,因此发展多模复合制导技术,提高反舰导弹的目标识别能力、抗干扰能力和突防能力就成为反舰导弹导引头技术研发的重点。针对主动雷达/红外成像的复合制导方式,探讨了分口径技术与共口径技术两种不同复合方式的特点,指出同轴共口径是主动雷达和红外成像传感器布局的理想方式和发展方向。采用时空配准、融合检测、数据关联、融合识别与跟踪等复合信息处理技术,可实现复杂环境下对目标的有效地捕获与跟踪。 相似文献
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基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法 总被引:4,自引:4,他引:0
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。 相似文献
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为解决组网雷达对目标跟踪中的量测非线性问题,提出基于最佳线性无偏估计器(BLUE)准则的融合滤波方法。建立以融合中心为原点的组网雷达对目标定位的量测方程,推导出极坐标系与球坐标系下跟踪目标的BLUE滤波模型。理论分析表明,集中式BLUE滤波架构在估计单个雷达量测转换误差统计特性的同时,还估计出雷达间量测转换误差的统计特性。因此,跟踪精度和置信度较分布式BLUE滤波方法有显著提高,计算量较其他算法也有明显优势。不同场景下的仿真分析证明:该方法在不同状态噪声水平下的表现优异,是一种很有竞争力的跟踪算法。 相似文献