目標跟蹤與多傳感器信息融合若干問題研究.pdf

1、目標跟蹤與多傳感器信息融合，是應現(xiàn)代軍事和民用的需求而發(fā)展起來的一門新興技術，其支撐理論涉及到控制論、信號處理、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計等多個學科。在跟蹤與融合領域，至今已提出了大量的理論和方法，取得了豐碩的研究成果。隨著跟蹤與融合技術的廣泛應用和支撐理論學科的快速發(fā)展，被跟蹤對象變得日趨復雜，對跟蹤算法實時性和精確性的要求也越來越高。這就要求對現(xiàn)有的跟蹤與融合技術進行改進，同時不斷提出新的理論和方法以適應新的應用。 本文對多傳感器配

2、準問題、高精度高速度的目標跟蹤問題、紅外弱小目標的檢測問題、機動目標的紅外／雷達融合跟蹤問題及多傳感器／多特征信息融合問題進行了較為深入的研究，主要成果如下： 數(shù)據(jù)配準方面，在分析了現(xiàn)有的多傳感器空間數(shù)據(jù)配準算法的特點和不足之后，提出了基于模糊C一均值聚類的實時數(shù)據(jù)配準算法，實現(xiàn)了低成本傳感器配準誤差的計算。最后給出了仿真結(jié)果與分析。 單傳感器一單目標跟蹤方面，提出了一種新的模糊一卡爾曼濾波器：將系統(tǒng)噪聲矩陣映射為殘差均

3、值和殘差方差的二元模糊函數(shù)，將量測噪聲矩陣也映射為殘差均值和殘差方差的二元模糊函數(shù)，這樣建立起來的模糊曲面就省略了模糊規(guī)則推理。同時，將濾波器的采樣時間與目標后驗誤差之間的關系模糊化，使目標跟蹤和預測效果得到很大的改善。 紅外傳感器圖像檢測方面，針對紅外傳感圖像的弱小目標檢測問題，提出了基于高階譜分析的紅外圖像灰度處理方法，在單幀圖像的前提下，實現(xiàn)了弱小目標檢測。 機動目標多傳感器融合跟蹤方面，針對機動目標的紅外／雷達傳