红外传感器目标跟踪算法

对红外传感器目标跟踪进行了系统的阐述 ,包括航迹起始、已知目标强度分布模型时的红外目标跟踪 ,对目标质心伪测量的红外目标跟踪 ,基于质心及质心偏移测量的红外目标跟踪 ,红外传感器的目标机动检测、利用图像分割和目标特征的红外目标跟踪 ,图像相关算法和 Kalman滤波的红外目标跟踪 ,简化充分统计量的红外目标跟踪 ,修正球坐标系 (MSC)的红外目标跟踪、利用主客观知识的红外跟踪 ,红外传感器的微弱信号检测与跟踪以及红外传感器检测 -跟踪的联合优化等研究具有一定的参考意义     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

国外红外搜索跟踪系统的研制现状与发展趋势

主要描述了国外红外搜索跟踪(IRST)系统的研制现状,对法国、荷兰和美国以及其他国家研制的几种IRST系统的基本组成和技术指标做了简要的介绍,最后总结出了IRST系统的最新发展趋势。     

基于层次化的机载红外搜索跟踪系统仿真

从机载红外搜索跟踪系统(IRST)的组成原理和功能分析出发,采用层次化构架体系建立了机载红外搜索跟踪系统的功能仿真模型。在此模型中,提出了在信息源联网条件下状态优化的方法,研究了机载红外搜索跟踪系统的状态推进模块。使用"网格法"分析了机载红外搜索跟踪系统扫描模拟模块。通过对最小可检测辐射强度的求解,分析了机载红外搜索跟踪系统的目标探测模块。基于上述模型进行了仿真研究,仿真结果表明了该模型的合理性和有效性。     

国外舰载红外搜索跟踪系统

红外搜索跟踪(IRST)系统利用低空来袭目标机体散热或发动机尾气等红外特征,来探测跟踪目标的一种被动式全景探测系统。IRST系统有扫描型和凝视型两种型号。前者可在一定范围内进行扫描,用于目标搜索;后者采用无需光机扫描、能覆盖整个视场的二维红外探测器阵列,对目标进行仔细观察和识别。舰载IRST系统具有如下特点:     

机载红外搜索跟踪系统探测性能评测标定

针对机载红外搜索跟踪系统(Infrared Search and Track,IRST)理论与实际战场探测能力之间的较大差异,提出了IRST系统探测性能评定的方法。对机载红外探测系统探测性能指标进行理论分析,选取探测点源目标的噪声等效辐照度作用距离模型进行分析改进;探讨作用距离与探测概率之间的关系;根据IRST系统工作方式,推导出系统物理扫描概率和目标发现概率计算公式;分析目标发现概率与系统作用距离以及载机速度之间的关系;搭建双余度反馈IRST系统探测概率测试平台,制定实验评测步骤,提出一种对探测系统性能进行评估的方法,该方法简单可靠。仿真实验结果表明,满足一定的探测概率下,系统作用距离极限可达到60km;通过半实物仿真平台的测试,实验结果较好地验证了所建模型的合理性。     

红外搜索跟踪技术发展研究

红外搜索跟踪系统采用被动工作方式,具有较好的隐身能力,不易遭受攻击,是雷达探测警戒的重要补充手段.研究了IRST系统的组成和主要技术特点,介绍了国外舰载IRST系统的装备情况,分析了舰载搜索跟踪技术的发展趋势.     

雷达与红外数据融合评述

雷达和红外数据融合由于能够实现信息互补 ,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力 ,因而引起了广泛的注意。对基于雷达和红外传感器的数据融合算法进行了综述 ,并介绍了一些关键课题。     

一种多红外传感器融合算法

多红外传感器跟踪系统常常由于目标机动或传感器相对目标位置导致距离估计信息不可用.一种新的多红外传感器融合算法,采用一种改进的交互多模型滤波器,实现了对机动目标的三坐标跟踪.通过分析多红外跟踪系统的可观性,证明了系统的不可观定理;同时对算法进行了仿真实验,定理和仿真结果均表明算法有效.     

反舰导弹红外辐射特性研究

从舰载红外警戒系统的实际需要出发,针对海空背景下低空来袭反舰导弹目标,深入研究导弹的红外辐射特征,并建立其红外辐射简化模型.通过导弹尾喷管、尾喷焰及蒙皮的气动加热3个导弹主要辐射源,计算某型反舰导弹在长波段(红外警戒系统主要工作波段)的红外辐射强度,并针对计算结果进行了相关分析.     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

战术背景对跟踪滤波器设计的影响

可以利用战术背景下做战术机动空中目标的特性来提高跟踪效果。提出了先目标机动预测,然后进行机动检测和滤波的方法（ＰＩＦ）。本方法可以提高对空中机动目标的跟踪效果而无须做大量的运算。     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。