基于多源信息融合的定位與跟蹤方法研究.pdf

1、多源信息融合是針對多信源信息進(jìn)行處理的一種方法。因其具備精度高、容錯性好、信息獲取成本低以及可以實現(xiàn)信息的互補等優(yōu)點，該方法已廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代軍事、工業(yè)、交通和金融等領(lǐng)域，對科技現(xiàn)代化的發(fā)展起到了推動性作用。在其眾多應(yīng)用領(lǐng)域中，多源信息融合在軍事背景下的機動目標(biāo)識別、發(fā)現(xiàn)與狀態(tài)跟蹤方面起到的作用尤為重要。本文以多源信息融合為研究基礎(chǔ)，針對機動目標(biāo)定位與跟蹤具體工程背景下的部分關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)手段展開相關(guān)研究，主要貢獻(xiàn)如下:
　　針對機

2、動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)建模中的非線性問題，提出一種基于容積卡爾曼濾波(CKF)的雷達(dá)與紅外傳感器融合估計算法?？紤]到被估計系統(tǒng)對目標(biāo)狀態(tài)估計實時性與估計精度等方面的要求，在容積濾波框架下構(gòu)建出兩種結(jié)構(gòu)形式。其中，集中式量測融合結(jié)構(gòu)采用最優(yōu)加權(quán)方法，首先對雷達(dá)和紅外兩種異質(zhì)傳感器的方位角度量測信息進(jìn)行融合，并將其與融合后的雷達(dá)徑向距量測構(gòu)建新的量測數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過CKF算法對機動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤;分布式狀態(tài)融合結(jié)構(gòu)則首先對雷達(dá)量測中徑向距信息進(jìn)行加權(quán)融

3、合，并將融合結(jié)果作為紅外傳感器的虛擬徑向距量測，以實現(xiàn)紅外量測的擴(kuò)維處理，在此基礎(chǔ)上對每組量測數(shù)據(jù)應(yīng)用容積卡爾曼濾波進(jìn)行分布式并行加權(quán)融合，獲得目標(biāo)運動狀態(tài)的最終估計。
　　針對機動目標(biāo)跟蹤過程中會影響跟蹤算法精度和穩(wěn)定性的量測不完全現(xiàn)象，給出一種不完全量測下多傳感器融合推廣擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。在算法實施過程中，引入殘差檢測技術(shù)以判斷當(dāng)前采樣時刻傳感器量測數(shù)據(jù)是否正確，從而實現(xiàn)野值剔除;在此基礎(chǔ)上，針對不完全量測現(xiàn)象對擴(kuò)展卡爾曼濾

4、波算法進(jìn)行改進(jìn)，并基于多源信息融合理論，采用多傳感器獲得觀測數(shù)據(jù)，結(jié)合改進(jìn)算法，通過恰當(dāng)?shù)募訖?quán)方法得到精度更高的狀態(tài)估計。此外，本文還通過仿真實驗發(fā)現(xiàn)探測概率和濾波精度間存在的內(nèi)在聯(lián)系，并進(jìn)行了相關(guān)的討論。
　　針對以艦船跟蹤為應(yīng)用背景的運動聲源DOA估計問題，考慮結(jié)合方位估計方法和目標(biāo)跟蹤算法，提出一種空域非均勻噪聲背景環(huán)境下的運動聲源DOA定位與跟蹤算法。算法以聲學(xué)矢量傳感器量測數(shù)據(jù)為先驗信息，通過估計出的噪聲協(xié)方差矩陣實現(xiàn)對