現(xiàn)代多目標(biāo)跟蹤與多傳感器融合關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是一個(gè)歷史悠久、技術(shù)比較成熟的領(lǐng)域，但無論是軍事還是民用研究，目標(biāo)跟蹤又是一個(gè)不斷發(fā)展、常做常新的領(lǐng)域。特別是近年來信息、電子、電磁、材料、空氣動(dòng)力及能動(dòng)等學(xué)科的迅速發(fā)展與交叉融合，使得目標(biāo)跟蹤問題越來越表現(xiàn)出感知環(huán)境和感知對象更加復(fù)雜多變，感知手段日趨豐富，感知需求日益提高等復(fù)雜系統(tǒng)特征。本論文以現(xiàn)代多目標(biāo)跟蹤與多傳感器融合為研究背景，針對多源信息空間配準(zhǔn)，非線性狀態(tài)估計(jì)，單傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，多傳感器關(guān)聯(lián)與融合，對地跟蹤以及系統(tǒng)

2、性能評估等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)研究。主要貢獻(xiàn)如下： 1．以條件函數(shù)和代階函數(shù)為依據(jù)，對目前幾種典型采樣策略及Sigma點(diǎn)分布特征進(jìn)行分析。將UT變換應(yīng)用于一類多源信息空間配準(zhǔn)問題，提出基于UT變換的多源信息空間配準(zhǔn)算法，并針對采用不同采樣策略的UT變換進(jìn)行了分析和比較。仿真結(jié)果表明，UT變換的配準(zhǔn)精度高于傳統(tǒng)的一階線性化近似方法；在幾種不同的UT采樣策略中，對稱性采樣策略的配準(zhǔn)性能最好。所得結(jié)論為空間配準(zhǔn)實(shí)際工程應(yīng)用提供了一定參考

3、。 2．針對系統(tǒng)多模式和非線性問題，以多模型自適應(yīng)估計(jì)為算法框架，在各子濾波器設(shè)計(jì)中采用UKF來處理非線性，提出IMMUKF算法。機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的仿真表明：IMMUKF算法在處理非線性機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題時(shí)明顯優(yōu)于經(jīng)典的多模型估計(jì)算法。 3．在多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，修正了目標(biāo)無量測時(shí)的狀態(tài)協(xié)方差，引入了權(quán)重因子表征基于目標(biāo)和基于量測的兩類廣義事件重要度，從而給出一般性的廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(GPDA)算法。仿真結(jié)果表明：相比于原始GP

4、DA算法，我們給出的GPDA算法在量測缺失下具備較強(qiáng)的跟蹤能力，并且通過選擇權(quán)重因子能夠靈活地實(shí)現(xiàn)跟蹤能力與計(jì)算代價(jià)的折衷。在考慮機(jī)動(dòng)多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，通過構(gòu)建綜合回波確認(rèn)波門，提出綜合交互式多模型廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(C-[MMGPDA)，仿真結(jié)果表明C-IMMGPDA在降低計(jì)算量的同時(shí)，跟蹤性能優(yōu)于C-IMMJPDA算法。 4．將GPDA算法從單傳感器擴(kuò)展到多傳感器情況。針對集中式多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，將序貫結(jié)構(gòu)與GPDA算法結(jié)

5、合，提出序貫多傳感器廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(SMSGPDA)，通過由雷達(dá)和紅外傳感器組成的集中式多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)仿真實(shí)例表明SMSGPDA算法的有效性；針對分布式多傳感器關(guān)聯(lián)與融合，為進(jìn)一步降低航跡關(guān)聯(lián)與融合所需要的通訊開消，適應(yīng)局部航跡無法得到狀態(tài)協(xié)方差的實(shí)際情況，提出一種基于GPDA的快速航跡關(guān)聯(lián)與融合算法(DMSGPDA)。兩個(gè)不同精度雷達(dá)組成的分布式融合實(shí)例表明：與經(jīng)典加權(quán)航跡關(guān)聯(lián)與融合算法相比，DMSGPDA算法在缺乏局部航跡狀

6、態(tài)協(xié)方差的前提下，融合性能有所提高。 5．利用地理信息推廣了多模式估計(jì)中的混合估計(jì)框架，提出了一種擴(kuò)展的對地跟蹤框架(EGTT)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)先驗(yàn)?zāi)Ｐ图挠行Ь啞；贓GTT框架，給出了擴(kuò)展地圖調(diào)整方差法(EMTV)，包括先驗(yàn)?zāi)Ｐ图O(shè)計(jì)和模型集自適應(yīng)精簡策略。仿真結(jié)果表明EMTV算法在跟蹤精度和失跟率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)卡爾曼濾波和地圖調(diào)整方差法(MTV)。進(jìn)而考慮地面目標(biāo)沿道路運(yùn)動(dòng)的不確定機(jī)動(dòng)，提出了綜合交互式多模型地圖調(diào)整方差法(C

7、-IMMMTV)算法。通過仿真分析，該算法對于依賴地理信息和不依賴地理信息的目標(biāo)機(jī)動(dòng)均能給出很好的處理效果。 6．根據(jù)現(xiàn)代多傳感多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展對實(shí)際跟蹤系統(tǒng)性能評估提出的新要求，首先針對單傳感器跟蹤系統(tǒng)，進(jìn)一步發(fā)展和完善了國軍標(biāo)(GJB1904．2-96)中的性能評估指標(biāo)體系，并給出了具體計(jì)算方法。新的指標(biāo)體系有15項(xiàng)指標(biāo)，包括航跡起始、跟蹤精度、穩(wěn)定跟蹤能力、交叉跟蹤能力、群跟蹤能力、處理容量、處理時(shí)延等；其次針對多傳感