文档介绍：摘要主/被动联合跟踪是多传感器联合跟踪技术的一个重要部分,它能实现主动传感器和被动传感器的数据互补,改善对目标的跟踪精度,提高系统的生存能力。本文研究的主/被动协同跟踪是主/被动联合跟踪的分支,它能够使跟踪系统在满足跟踪精度要求的同时又具备良好的隐蔽性,这在战场环境愈发复杂的当代,具有很重要的军事意义,因而引起了广泛的关注。基于这样的背景,本文从相关波门、时间配准、数据融合、非线性滤波算法这四个方面对主/被动联合跟踪进行了研究和算法改进。首先,本文结合了相关波门的知识,提出了一种跟踪系统性能评价方法,因为对于主/被动协同跟踪系统来说,如何实现两种工作模式的转换,尽可能减少主动传感器开机时间,是十分重要的。并且通过比较,对高机动目标,得出了使用“当前”统计模型时,接收正确回波的概率和关联区域大小有更好的稳定性。其次,由于主动传感器和被动传感器的采样周期不同,将不同采样时刻的数据直接用于目标定位,将会带来很大的误差。针对这种情况,本文采用了虚拟融合法对数据实行配准,从而提高目标定位的精度。然后,介绍了几种数据融合结构及算法,通过比较,选择了有反馈的分布式融合结构,可以实现主动传感器和被动传感器的有机互补,而且能够提高局部传感器的跟踪精度。因此,对于主/被动协同跟踪系统,这种方法很有意义,本文将其应用在主/被动协同跟踪系统中,对系统进行了改进。接着,对几种非线性滤波算法进行研究和比较,选择了不敏卡尔曼滤波算法,并将其应用在主/被动协同跟踪系统中,对系统进行改进,通过理论论证和数字仿真,证实了算法的有效性。最后对虚拟航路进行了仿真,通过实例验证了相关波门、时间配准算法、有反馈的分布式融合结构、及改进的主/被动协同跟踪算法的有效性,为工程应用提供了有益的参考。关键词:主/被动联合,协同跟踪,相关波门,时间配准,数据融合,不敏卡尔曼滤AbstractActive-passivejointtrackingisanimportantpartoftargettrackingonfusionofmulti-’-passivesynergistictrackingdiscussedinthispaperisabranchofactive-,,thispaperrelatestothetechniquesofcorrelatedgating,timeregistration,,thepaperstudiesandimprovestheactive-,thepaperbringsatrackingsystem’sperformanceevaluationwiththeknowledgeofcorrelatedgating,becausefortheactive-passivesynergistictackingsystem,howtoachievethetransformationbetweentwomodes,andminimizetheboottimeofactivesensor,,forhighlymaneuveringtarget,thepapereduceswith“current”model,,activesensorandpassivesensorhavedifferentsamplingperiods,soifthedataofdifferentsamplingtimesisuseddirectlyfortargeting,,,,adistributedfusionstructurewithfeedbackischose