【摘 要】
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机载雷达对地面机动目标跟踪技术在战场监视,对地打击,决策信息获取等方面有广泛的应用,具有重要的研究意义。地面目标跟踪面临着目标密集,杂波强,机动性强的特点。随着目标类型的增多和环境复杂度的提升,传统的仅使用量测进行目标跟踪的算法已经难以满足需求。通过引入目标和环境相关的辅助信息可以有效的提升对地面机动目标的跟踪性能。本文针对目标在地面运动机动性较高时跟踪精度下降问题以及多目标跟踪时的数据关联问题展
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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机载雷达对地面机动目标跟踪技术在战场监视,对地打击,决策信息获取等方面有广泛的应用,具有重要的研究意义。地面目标跟踪面临着目标密集,杂波强,机动性强的特点。随着目标类型的增多和环境复杂度的提升,传统的仅使用量测进行目标跟踪的算法已经难以满足需求。通过引入目标和环境相关的辅助信息可以有效的提升对地面机动目标的跟踪性能。本文针对目标在地面运动机动性较高时跟踪精度下降问题以及多目标跟踪时的数据关联问题展开研究。本文首先整体描述了地面机动目标跟踪技术的基本原理和流程,确定了目标状态估计和数据关联两个研究重点。接着介绍了常用的运动模型和滤波算法,通过仿真实验验证了几种运动模型组合的性能,并且对几种滤波器的性能进行比较。引出了交互多模型算法（IMM）,其具有的多个模型组成的模型集可以很大程度上提高运动模型和目标真实状态的匹配程度。随后介绍了交互多模型算法的基本原理。针对地面目标进行机动时IMM算法跟踪精度下降的问题,首先对障碍物进行建模,然后通过计算不同障碍物和目标距离以及障碍物半径来构建权值函数,将其加入到交互多模型算法的马尔科夫转移概率矩阵更新和模型更新步骤,结合转移概率自适应算法,提出了一种基于障碍物信息的转移概率自适应交互多模型算法。由于马尔科夫转移概率矩阵对于IMM算法性能具有决定性影响,因此相比传统算法采用固定的转移概率矩阵,本文提出的方法可以结合障碍物信息对转移概率矩阵进行实时更新,大大提升了和真实情况的匹配程度。通过仿真实验,验证了此算法能够改善模型切换速度和准确度,降低了跟踪误差,提升了算法性能。在地面多目标跟踪时的数据关联方面,介绍了几种传统的数据关联方法。并且指出多假设跟踪算法是在强杂波,密集目标和高虚警情况下的最优关联算法,接着介绍了多假设跟踪算法（MHT）的基本原理和流程。针对多假设跟踪算法中假设管理问题,提出了一种利用道路网信息的多假设跟踪方法,将道路信息辅助应用于量测预处理中进行假设管理,有效减少了多假设跟踪算法中的假设分支,仿真结果显示该方法可以有效提高多假设跟踪算法的计算效率和航迹关联的正确率。
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