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基于多傳感器的多模型機動目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計

2013-10-25 21:25 來源:電子信息網(wǎng) 作者:蒲公英

本文選用當(dāng)今最為流行、應(yīng)用最廣泛的雷達和紅外作為傳感器,在紅外/雷達雙模導(dǎo)引頭的多傳感器平臺下展開研究,設(shè)計并仿真實現(xiàn)了更接近真實的軍事與民用環(huán)境的多模型機動目標(biāo)跟蹤算法。仿真結(jié)果驗證了該算法跟蹤性能的有效性。

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和現(xiàn)代軍事及民用需求的不斷提高,對目標(biāo)跟蹤的精度也相應(yīng)地提出了更高的要求。在真實的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,目標(biāo)的狀態(tài)總是處在不斷變化中,當(dāng)目標(biāo)真實運動模型與算法模型不匹配時,跟蹤精度會明顯下降,此時采用多模型(MulTIpleModel,MM)機動目標(biāo)跟蹤算法將會成為最佳選擇。然而,當(dāng)今的多模型目標(biāo)跟蹤方法大都停留在理論層面,對于多模型的實際應(yīng)用價值及各模型的應(yīng)用場合都需要做進一步的研究。

本文選用當(dāng)今最為流行、應(yīng)用最廣泛的雷達和紅外作為傳感器,在紅外/雷達雙模導(dǎo)引頭平臺下開展對交互式多模型機動目標(biāo)跟蹤算法的研究,并加入噪聲干擾,更接近真實的軍事與民用環(huán)境。首先搭建紅外/雷達雙模導(dǎo)引頭仿真平臺,進而設(shè)計基于多傳感器的多模型機動目標(biāo)跟蹤算法,采用擴展卡爾曼濾波,最終實現(xiàn)算法的軟件仿真及跟蹤性能評估,驗證了所設(shè)計方法的有效性和實用性。

1 多傳感器平臺搭建

雷達和紅外傳感器是目前常用的兩種目標(biāo)探測和跟蹤傳感器,采用雷達為主、紅外成像傳感器探測為輔的信息融合系統(tǒng)進行目標(biāo)跟蹤能夠使系統(tǒng)降低對敵方干擾的脆弱性,提高系統(tǒng)可靠性,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。因此,本文選取雷達與紅外雙模導(dǎo)引頭作為傳感器,模擬生成多傳感器的數(shù)據(jù)生成模塊,為多模型機動目標(biāo)跟蹤算法提供良好的檢測平臺。

毫米波雷達導(dǎo)引頭的觀測數(shù)據(jù)包括觀測系下的視線方位角、視線俯仰角、彈目距離、多普勒頻率、雷達信噪比等信號。經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到的參考系下的雷達觀測數(shù)據(jù),建立如下雷達觀測方程:

1

φR為雷達視線方位角,θR 為雷達視線俯仰角,r 為彈目距離。V1(k) 是均值為零、協(xié)方差陣為R1(k) 的白高斯噪聲向量。

2

紅外成像導(dǎo)引頭的觀測數(shù)據(jù)包括觀測系下的視線方位角,視線俯仰角等信號。經(jīng)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到參考系下的紅外觀測數(shù)據(jù),建立如下紅外觀測方程:

3

本文綜合應(yīng)用點跡合并方法和點跡串行處理方法,搭建毫米波雷達和紅外數(shù)據(jù)融合的多傳感器平臺。假設(shè)雷達的掃描周期為5 ms,紅外的掃描周期為10 ms,所以首先將雷達和紅外點跡數(shù)據(jù)串行合并成為點跡數(shù)據(jù)流,進行點跡-航跡相關(guān);對于在10 ms時刻,若雷達點跡和多個紅外點跡均與航跡相關(guān)上,則對這些點跡進行點跡壓縮合并,如圖1所示。

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傳感器 加速度

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