一种红外与雷达信息融合跟踪算法及其性能分析

为了提高目标跟踪系统的性能,在吸收雷达和红外跟踪传感器各自优点的基础上,提出一种雷达/红外传感器信息融合方法,该方法综合了雷达测量信息全面以及红外测角精度高的特性,对雷达与红外量测进行融合形成融合量测,基于融合量测设计了状态估计滤波器。在不同假设条件下,分别对融合系统与单传感器跟踪精度进行了仿真比较。结果表明:融合系统的跟踪精度高于单个传感器的目标跟踪精度,可有效提高目标跟踪精度。     

基于红外卫星和大型相控阵雷达的目标联合跟踪算法

针对天基红外卫星和大型相控阵雷达各自在弹道导弹跟踪时存在的不足,结合二者特点提出了一种基于红外卫星和大型相控阵雷达的目标联合跟踪方法,建立了"高轨红外卫星和大型相控阵雷达联合跟踪"模型、"低轨红外卫星和大型相控阵雷达联合跟踪"模型,对相应算法进行了分析比较,对目标航迹数据进行了融合处理,最后通过MATLAB仿真对比研究了目标联合跟踪方法和独立跟踪方法的差异。结果表明:采用目标联合跟踪方法,能够明显改善对弹道导弹的跟踪效果。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一.本文运用联合卡尔曼滤波的先分散处理,再全局融合的思想,对主动雷达、红外传感器的数据融合问题进行了研究.仿真结果和实验表明,利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果.     

雷达、红外成像传感器数据融合方法的研究

对雷达、红外成像传感器的数据融合问题进行了研究.雷达需要发射电磁波,易暴露,红外成像传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,因此采用雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪可实现红外、雷达两种传感器的优势互补.针对这一方案,文中提出了数据融合的新方法.即采用最小二乘法将同步观测数据进行融合,然后将新的融合结果与前几个时刻融合数据进行拟合,从而得到这一时刻相对稳定的结果.理论分析和仿真结果表明了这一方法的有效性.     

基于目标视线角速度的航迹融合研究

雷达／红外双模制导过程中，提出了目标距离由雷达提供，目标视线角位置或角速度由雷达和红外融合提供．通过对目标被测误差角变化规律分析，提出了分布式结构中基于目标视线角速度的航迹融合方法，运用极大似然估计法进行了航迹状态估计融合．通过仿真，验证了该方法的有效性。提高了目标跟踪性能．     

基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与跟踪

战场环境下无人驾驶车辆的感知系统易受烟雾、扬尘等天气的影响,对关键目标的检测与跟踪能力大大下降,造成目标漏检、目标误检、目标丢失等严重后果。针对该问题,开发毫米波雷达和红外相机融合系统,采用目标级融合方式建立简洁有效的融合规则,提炼和组合各传感器的优势信息,最终输出稳定的目标感知结果。对毫米波雷达的目标进行有效性检验和提取,并提出改进的基于密度的含噪声空间聚类应用算法,以减少毫米波雷达噪音干扰。以YOLOv4网络为基础,引入MobileNetv2主干网络,在网络训练过程中运用迁移学习方法,同时对红外数据样本进行扩充,解决了红外图像训练样本少的问题。试验结果表明,相较于仅基于红外相机的算法,融合检测算法在烟雾环境下的精度显著提升,且算法实时性高,实现了烟雾环境下毫米波雷达与红外相机融合的目标检测与跟踪,提高了无人驾驶车辆目标检测与跟踪系统的抗烟雾干扰能力。     

雷达/红外复合导引头信息融合技术研究

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向,采用雷达/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度。多传感器数据融合技术是双(多)模寻的制导的关键技术之一。对雷达/红外复合导引头数据融合研究现状进行了讨论,包括目标跟踪融合的关联和估计、数据对准、航迹关联、航迹融合、目标识别;并讨论了这些算法的基本原理、相关技术及方法、存在的问题和研究方向。     

“红外卫星-地基雷达”航迹融合算法的实现及精度分析

为提高对助推段弹道导弹轨迹跟踪的精度,设计一种“红外卫星-地基雷达”航迹融合算法。通过建立传感器量测和航迹融合的仿真模型,结合凸组合融合法和协方差交集法,分别实现了实现天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合,以及天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合。通过仿真证明了在进行航迹融合后的跟踪结果较SBIRS单独的跟踪结果精度更优。本文设计的凸组合融合法和协方差交集法的跟踪结果精度可以满足针对弹道导弹的早期预警需求。     

"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法的实现及精度分析

为提高对助推段弹道导弹轨迹跟踪的精度,设计一种"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法.通过建立传感器量测和航迹融合的仿真模型,结合凸组合融合法和协方差交集法,分别实现了天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合,以及天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合.通过仿真证明了在进行航迹融合后的跟踪结果较SBIRS单独的跟踪结果精度更优.设计的凸组合融合法和协方差交集法的跟踪结果精度可以满足针对弹道导弹的早期预警需求.     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.     

不完全信息下分布式目标跟踪算法

针对分布式目标跟踪过程中出现数据丢包和不完全量测现象,提出一种分布式目标跟踪算法.该算法由统计意义下局部滤波器和基于协方差交叉算法融合滤波器构成,其中局部滤波器利用邻域内各节点测量信息计算局部滤波值,融合滤波器则将邻域内各节点局部滤波值进行融合处理,得到该节点的目标坐标信息;最后,利用典型目标航迹模型对该算法进行仿真分析.仿真结果表明:该算法可有效抑制不完全信息发生时对目标跟踪结果的不利影响,可为分布式目标跟踪系统在实际工程中的设计与研制提供有益的参考.     

数据融合在雷达目标识别中的应用

数据融合（Data fusin)技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类、多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关环境综合态势的一种数据处理技术。该技术在防空中首要解决的问题是,根据不同传感器信息源的信息,将飞机,导弹等不同空中目标航迹分类,实现对目标的探测、跟踪和识别。文中列出了其应用实例和用于雷达目标识别的各种数据传感器,分析了利用目标特征的统计或确定的、无知识库或有知识库的、用判定或信号融合的等类数据融合方案,讨论了加权平均法、表决规则法、模糊理论法、神经网络法等数据融合方法,并以“自动驾驶仪”为例,论证了专家系统在数据融合中的作用,由此提出了以专家系统和人工神经网络相结合的数据／信息融合是解决雷达目标识别之捷径的结论。     

红外目标图像的复合特征跟踪算法

红外目标图像跟踪系统中应用单一特征跟踪算法,易造成跟踪点漂移和目标丢失。提出目标图像的复合特征跟踪算法,综合利用目标图像的灰度特征和点特征,联合灰度特征的易用性和点特征的空间不变性,分别克服单一特征易受光照、噪声干扰,以及实时性较差等方面的不足。提出了复合特征联合匹配的算法流程和权值分配策略,通过仿真试验对比三种方法的目标跟踪性能,证明了该算法的有效性。     

数据融合技术在末敏弹目标识别中的应用

末敏弹探测结果直接影响到其毁伤装甲目标的能力，为了提高末敏弹对目标的识别能力，提高命中概率，该文采用基于模糊数学和D—S证据理论的多传感器数据融合技术，对毫米波／红外复合敏感体制末敏弹的目标识别问题进行了分析研究，有效地提高了末敏弹对目标的识别能力。     

一种地面目标跟踪算法的设计与实现

对地面机动目标的跟踪问题是目标跟踪领域的难点,多传感器数据融合技术以及变结构交互多模型算法是解决地面目标跟踪问题的有效途径。针对目标运动特点,将地面目标运动特性和运动状态作为先验信息,设计了一种地面目标跟踪算法,给出了算法的详细步骤,算法主要采用了加权观测融合卡尔曼滤波器及采用模型组切换方法的变结构多模型算法实现。仿真及误差分析结果表明,该算法优于传统交互多模型算法。为地面目标跟踪算法的设计提供了参考。