發(fā)布時間：2023-05-19 00:48

　　在雷達(dá)/紅外復(fù)合制導(dǎo)機(jī)動目標(biāo)跟蹤背景下,針對非線性機(jī)動目標(biāo)融合跟蹤存在濾波器易發(fā)散問題,提出一種基于交互式多模型無跡卡爾曼濾波(IMM-UKF)的分布式加權(quán)融合算法。IMM具有對不同目標(biāo)機(jī)動模式自適應(yīng)跟蹤的能力;UKF對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波估計,避免了計算雅克比矩陣,克服EKF濾波方法受濾波初值影響大、易發(fā)散的缺點;分布式融合算法提高了系統(tǒng)抗干擾能力及對目標(biāo)跟蹤的有效性和跟蹤精度。仿真結(jié)果表明:該算法在處理非線性系統(tǒng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤融合結(jié)果誤差均得到減少,更能提高目標(biāo)跟蹤濾波精度,增強(qiáng)了系統(tǒng)穩(wěn)定性。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 雷達(dá)和紅外復(fù)合制導(dǎo)信息融合系統(tǒng)
    1.1 系統(tǒng)模型
    1.2 雷達(dá)和紅外量測模型
        1.2.1 紅外傳感器的量測模型
        1.2.2 雷達(dá)傳感器的量測模型
2 基于IMM-UKF的融合算法
3 雷達(dá)/紅外分布式加權(quán)融合算法
4 仿真分析
5 結(jié)論



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