【摘 要】
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随着现代战场环境的日趋复杂,低空空域内地物杂波干扰的增多,传统单雷达传感器探测跟踪的工作模式易受到空域内地物杂波、海地杂波和天气环境的影响。同时又因为探测器有一定的仰角限制,导致在仰角下限的目标无法探测,无法准确获取目标的空间位置信息,最终导致对目标无法实现精确跟踪。随着传感器技术领域的高速发展,目标跟踪技术的应用同样也在迅速发展,现代战场的跟踪需求已经从单一目标跨越到多目标跟踪,单传感器跟踪也在
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随着现代战场环境的日趋复杂,低空空域内地物杂波干扰的增多,传统单雷达传感器探测跟踪的工作模式易受到空域内地物杂波、海地杂波和天气环境的影响。同时又因为探测器有一定的仰角限制,导致在仰角下限的目标无法探测,无法准确获取目标的空间位置信息,最终导致对目标无法实现精确跟踪。随着传感器技术领域的高速发展,目标跟踪技术的应用同样也在迅速发展,现代战场的跟踪需求已经从单一目标跨越到多目标跟踪,单传感器跟踪也在向多传感器融合跟踪发展。针对低空复杂环境下的多目标跟踪技术的迫切需求,本文利用激光雷达/红外双传感器融合思想和数据信息融合滤波算法提高对低空多目标跟踪精度。在对多传感器目标跟踪算法的研究基础上,提出了基于红外传感器和激光雷达的低空单目标融合跟踪算法。将序贯滤波跟踪的思想与激光雷达和红外融合系统相结合,充分发挥激光雷达和红外传感器融合系统的探测优势。在滤波过程中加入交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法。通过与雷达的跟踪效果对比,多传感器融合跟踪算法对低空中的单一机动目标表现出更为精确的跟踪。针对现实中低空空域的目标跟踪为多目标且运动形式也多为非线性运动的问题,研究了不同杂波强度下的单雷达传感器对非线性多目标的跟踪算法。给出了多目标概率假设密度滤波方法,通过建立非线性GM-PHD多目标跟踪模型,在基于传统的UKF改进的GM-PHD滤波方法的基础上,推导出将容积卡尔曼滤波（CKF）对GM-PHD滤波进行改进。根据CKF-GM-PHD滤波算法中高斯项数量增长无限制的问题,给出一种基于自适应门限的ACKF-GM-PHD滤波算法。通过仿真证实了ACKF-GM-PHD滤波算法的可靠性,并从目标数量预测和目标位置状态预测两方面,对本文给出的改进算法与UKF-GM-PHD滤波算法加以比较。仿真实验表明,低杂波背景下,两种算法都能对目标位置状态估计和目标数估计进行合理估计,但ACKF-GM-PHD滤波能更快修正对目标数和目标位置的估计;密集杂波背景下,两种算法在对目标位置状态估计和目标数估计都出现了一定偏差,但总体上ACKF-GM-PHD滤波算法的滤波精度比传统的U KF-GM-PHD滤波更高。针对密集杂波背景下单一探测体制无法准确跟踪低空多目标的问题,通过对多目标跟踪算法的研究基础上,提出了基于ACKF-GM-PHD的激光雷达/红外序贯融合的多目标跟踪算法。根据ACKF-GM-PHD滤波算法在密集杂波背景下跟踪效率差的问题,提出了一种基于自适应灰狼算法（AGWO）对ACKF-GM-PHD滤波算法进行改良。利用计算机验证了AGWO-ACKF-GM-PHD算法的实用性,并与单雷达跟踪系统和双传感器融合跟踪系统比较,基于自适应灰狼算法改进的滤波融合系统能够显著提高目标数目估计和目标位置状态估计的精度。
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