本文選用當(dāng)今最為流行、應(yīng)用最廣泛的雷達(dá)和紅外作為傳感器，在紅外/雷達(dá)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(jìn)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(dá)和紅外作為傳感器，在紅外/雷達(dá)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(dá)雙模導(dǎo)引頭仿真平臺，進(jìn)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(dá)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(dá)為主、紅外成像傳感器探測為輔的信息融合系統(tǒng)進(jìn)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(dá)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(dá)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(dá)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(dá)觀測數(shù)據(jù)，建立如下雷達(dá)觀測方程：

φR為雷達(dá)視線方位角，θR 為雷達(dá)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。

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：

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(dá)和紅外數(shù)據(jù)融合的多傳感器平臺。假設(shè)雷達(dá)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(dá)和紅外點跡數(shù)據(jù)串行合并成為點跡數(shù)據(jù)流，進(jìn)行點跡-航跡相關(guān);對于在10 ms時刻，若雷達(dá)點跡和多個紅外點跡均與航跡相關(guān)上，則對這些點跡進(jìn)行點跡壓縮合并，如圖1所示。