文档介绍：杭州电子科技大学
硕士学位论文
异步多雷达目标跟踪及闪烁噪声的鲁棒融合算法
姓名:叶军军
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统
指导教师:彭冬亮
20091101
杭州电子科技大学硕士学位论文
摘要
基于异步多雷达的目标跟踪是多传感器信息融合领域的研究热点之一,在
军事打击与防御、航空航天、机器人导航等方面具有很好的实用价值和应用前
景。本文结合“十一五”武器装备预先研究项目,对异步多雷达目标跟踪及闪烁
噪声的鲁棒融合算法进行了深入的研究,主要研究工作和取得的成果如下:
(1) 综述了异步多传感器多目标跟踪的基本理论,对经典的目标跟踪算法
和数据关联算法进行了概括总结。
(2) 为了提高异步数据融合算法在融合估计精度、计算量、实时跟踪能力
等性能指标,以不同采样起点同采样率的异步多传感器系统为研究对象,根据
测量值映射原理提出了一种顺序式异步数据融合算法。该算法将各传感器的测
量值在融合中心时钟下进行映射统一,然后在融合周期内各采样时刻对连续状
态系统进行顺序离散化,最后用卡尔曼(Kalman)滤波器实现本周期内各量测的
滤波融合。理论分析和蒙特卡洛仿真实验验证了算法的有效性。
(3) 针对不同测量精度且呈有理数倍采样的多传感器多目标跟踪问题,考
虑无味联合概率数据关联(Joint Probability Data Association)算法和顺序式无味
多传感器联合概率数据互联(Multi-sensor Joint Probability Data Association)算法
的结合,提出了一种新的基于不同测量精度的异步多传感器多目标跟踪算法。
该算法把多传感器映射后的测量数据作为一虚拟传感器观测值,当采样时刻有
多个传感器的测量时,调用顺序式无味 MSJPDA 算法进行滤波跟踪,当采样时
刻仅有一个传感器的测量时,调用无味 JPDA 算法进行滤波跟踪。仿真实验和
信息融合软件系统的应用实例验证了算法的有效性。
(4) 考虑到二次雷达(Secondary Surveillance Radar)具有敌我方目标的辨别
以及更精确的高度探测能力,在多变采样率传感器多目标跟踪环境下,提出了
一种带 SSR 修正的异步多传感器多目标跟踪算法。理论分析和仿真表明,带 SSR
修正的异步算法能够有效提高目标跟踪精度和正确关联率。
(5) 为了提高闪烁噪声下对多机动目标的跟踪能力,提出了一种基于模型
集交互非高斯量测噪声情况下的多机动目标的鲁棒融合算法。该算法利用高斯
分布和拉斯分布的合成对闪烁噪声进行建模,在多机动目标跟踪中采用两个模
型集来处理闪烁噪声的情况。理论分析和仿真验证了算法的合理性和有效性。

关键词:数据融合,异步采样系统,多目标跟踪,多传感器联合概率数据互联,
模型集交互,闪烁噪声
I
杭州电子科技大学硕士学位论文
ABSTRACT
Target tracking based on the asynchronous multi-radar information is a research
hotspot in the area of multi-sensor information fusion. There are good practical value
and application prospects in bat and defense, aerospace and robot
navigation and so on. This paper studies the asynchronous multi-radar targets
tracking and robust fusion algorithms with glint noise through the "11th Five-Year
Plan" national defense pre-research project. In this paper main research works and
achievements show as follows:
(1) This paper reviewed the basic theory of asynchronous multi-sensor
multi-target tracking, summarized the classic target tracking and data association
algorithm.
(2) In order to improve the fusion estimate acc