【正文】 y[20]等提出機動目標跟蹤的多模型粒子濾波。神經(jīng)網(wǎng)絡方法具有并行計算、自學習的特點，而且它的智能性和自適應性很強，適合解決非線性問題，但這種方法的缺點是經(jīng)驗性強、不能夠普遍適用、工程實現(xiàn)性弱，估計的精度也不是很好，所以使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性估計的理論探討雖然激烈，但到真正能夠大量解決工程問題的階段還需要一段時間。如何選擇非線性估計算法，必須根據(jù)具體應用場合，在估計精度、實現(xiàn)難易程度、數(shù)值穩(wěn)定性及計算量等方面之間綜合考量。插值濾波算法可以彌補EKF的一些缺陷，是一種很有發(fā)展前途的非線性濾波算法。我認為這種思想代表了非線性估計的發(fā)展方向。 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術研究概況隨著科學技術的快速發(fā)展，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，單個傳感器的測量數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足需求，必須利用多個傳感器的測量數(shù)據(jù)，對目標進行狀態(tài)估計、勢態(tài)評估、決策制定等。多傳感器數(shù)據(jù)融合是指對多個傳感器的數(shù)據(jù)進行多級別、多層次、多方面的處理，然后產(chǎn)生新的對實際情況更加有用的數(shù)據(jù)，而這種數(shù)據(jù)是單個傳感器無法得到的[21]。多傳感器數(shù)據(jù)融合完成了檢測到威脅估計這整個處理過程，它不僅對目標狀態(tài)和屬性進行了估計，而且對整體的態(tài)勢和威脅也進行了評估。此外，多傳感器數(shù)據(jù)融合在工業(yè)、金融等方面也有廣泛的應用。當時在高炮火控系統(tǒng)中同時使用了雷達和光學傳感器。不過當時對兩種信息的綜合評判只能通過人工完成，質(zhì)量低，速度緩慢。二十世紀七十年代末期，由于電子戰(zhàn)和ESM系統(tǒng)的引入，數(shù)據(jù)融合開始引起人們的重視。二十世紀八十年代以來，美軍一直高度重視使用數(shù)據(jù)融合的戰(zhàn)術和戰(zhàn)略監(jiān)視系統(tǒng)。在美國的帶動下，二十世紀八十年代后期以來，西方其它先進技術國家也先后加強了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的研究，并且開始向民用部門發(fā)展。其中，Linas和Waltz的《多傳感器數(shù)據(jù)融合》和Hall的《多傳感器數(shù)據(jù)融合的數(shù)學技術》對數(shù)據(jù)融合研究的內(nèi)容和公共基礎作了全面系統(tǒng)地論述。數(shù)據(jù)融合技術的研究在國內(nèi)起步相對較晚，直到二十世紀八十年代末期才開始涌現(xiàn)有關多傳感器數(shù)據(jù)融合技術研究的報道。國內(nèi)一些高校和研究所開始從事數(shù)據(jù)融合技術的研究工作，產(chǎn)生了很多理論研究成果。二十世紀九十年代中期，數(shù)據(jù)融合技術在國內(nèi)己經(jīng)發(fā)展成為受多方關注的重要技術，出現(xiàn)了許多熱門的研究方向。 主/被動聯(lián)合跟蹤研究概況近年來，由異類傳感器組成的多傳感器融合系統(tǒng)越來越得到重視，它是現(xiàn)代電子戰(zhàn)、機載雷達信息處理和多傳感器其一體化技術的重要組成部分。通過主動傳感器和被動傳感器的數(shù)據(jù)融合，一方面，可以充分利用主動傳感器和被動傳感器的信息，使它們有機地融合以實現(xiàn)對目標的更好的狀態(tài)估計；另一方面，主動傳感器和被動傳感器可以互相告警，在有干擾的復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，被動傳感器可以對主動傳感器實施引導，減少主動傳感器的開機時間，提高系統(tǒng)的隱蔽性，增強系統(tǒng)的生存能力[21]。但是因為主動傳感器主動對外發(fā)射信號，容易被反探測到，從而易導致敵方的干擾和攻擊。因此，利用被動傳感器對目標進行跟蹤，可以使跟蹤系統(tǒng)具有較好的隱蔽性、抗干擾能力和生存能力。如果對這兩種傳感器的測量數(shù)據(jù)進行有機地融合，合理的管理分配，減少主動傳感器的開機時間，那么就可以使得跟蹤系統(tǒng)具有更高的精度、更好的生存能力。隨后，Trunk和Wilson在各雷達航跡樣本容量不相等的情況下，基于統(tǒng)計理論研究了ESM與雷達的航跡關聯(lián)[25]。除此之外，雷達與紅外傳感器的主/被動融合跟蹤算法也得到了廣泛的研究。首先，介紹了集中式數(shù)據(jù)融合算法，包括基于最小二乘算法數(shù)據(jù)壓縮的雷達和紅外融合算法，基于多傳感器概率數(shù)據(jù)互聯(lián)濾波(Multisensor PDAF,MSPDAF)和基于交互式多模型多傳感器概率數(shù)據(jù)互聯(lián)濾波(IMM/MSPDAF)的雷達和紅外融合算法。隨后，介紹了分布式數(shù)據(jù)融合算法，包括有反饋與無反饋兩種。以上介紹的主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)均是主動傳感器與被動傳感器同時工作，而在復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，這種情況很可能不能被滿足，因此，就出現(xiàn)了主/被動協(xié)同跟蹤系統(tǒng)。國內(nèi)學者潘泉、張洪才、程詠梅等對這種系統(tǒng)進行了深入的研究。 本文的主要工作及安排 研究內(nèi)容針對主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)的特點，本文從性能評估、時間配準、數(shù)據(jù)融合和非線性濾波算法四個方面進行研究和算法改進。因此，本文首先要解決的問題，就是在盡可能減少主動傳感器開機時間的前提下，利用相關波門的有關知識，研究一種簡單且可靠的性能評估方法，確定跟蹤系統(tǒng)的工作模式。由于主動傳感器和被動傳感器的采樣周期不同，將不同采樣時刻的數(shù)據(jù)直接用于目標定位，將會帶來很大的誤差。(3)尋求一種數(shù)據(jù)融合方法由于主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)涉及到多傳感器數(shù)據(jù)融合，那么不可避免地就會遇到數(shù)據(jù)融合結構等問題。特別是，對于主/被動協(xié)同跟蹤系統(tǒng)，不僅要求融合系統(tǒng)的整體精度，也對局部傳感器的跟蹤精度一定的要求。因此，通過對幾種非線性濾波算法的研究，尋找一種合適的濾波算法，對改善整個系統(tǒng)的跟蹤性能，具有十分重要的意義。 論文結構安排全文共分為五章。第二章闡述了主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)的基本思想和系統(tǒng)結構。研究了主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)的時間配準問題，針對多傳感器采樣周期不統(tǒng)一的問題，給出了時間配準的基本算法，通過實例證明了時間配準的重要性和算法的有效性。主/被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)不可避免地會涉及到數(shù)據(jù)融合結構等問題，因此介紹了幾種數(shù)據(jù)融合結構，重點給出了有反饋和無反饋分布式融合結構的濾波算法，并通過實例證明了有反饋分布式融合結構算法的優(yōu)勢。第三章給出了典型的幾種非線性濾波算法，主要包括擴展卡爾曼濾波和不敏卡爾曼濾波，總結了各種濾波算法的特點和適用范圍，并通過數(shù)字仿真從濾波精度和是否發(fā)散等性能指標上做了分析比較。第四章針對高速高機動目標，將基于“當前”統(tǒng)計模型下的UKF算法應用到主/被動協(xié)同跟蹤系統(tǒng)中，當被動跟蹤系統(tǒng)單獨工作時，采用此算法，并對仿真結果與EKF算法進行了比較，做出了分析。仿真結果驗證了新方法的有效性，為工程應用提供了有益的參考。15碩士論文 高速高機動目標主/被動聯(lián)合跟蹤算法研究2 主/被動聯(lián)合跟蹤方法研究 概述數(shù)據(jù)融合技術給目標跟蹤系統(tǒng)帶來了很多益處，因此，在數(shù)據(jù)融合技術在目標跟蹤領域得到廣泛的應用，并已經(jīng)研究出了各種目標跟蹤數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)[28]。而在實際的戰(zhàn)爭環(huán)境下，由于受多傳感器管理及決策的影響，戰(zhàn)場環(huán)境的限制以及提高生存能力等的要求，多個傳感器均能同時工作的理想條件往往難以實現(xiàn)[26]。本文假設在單機平臺上裝有兩種傳感器：被動傳感器和主動傳感器，要求在獲得良好的跟蹤跟蹤精度的同時保持良好的隱蔽性。因為，主動傳感器(比如雷達)主動發(fā)送電磁波，很容易暴露，因此它的工作必須受到一定的限制，以保證系統(tǒng)有良好的隱蔽性。而主動傳感器的測距精度高，跟蹤算法相對成熟，正是被動跟蹤的有益補充。與通常的融合系統(tǒng)相比，這種融合系統(tǒng)可靠性高、隱蔽性好、系統(tǒng)生存能力強等優(yōu)勢，在惡劣的戰(zhàn)場環(huán)境下，是目標跟蹤的一種優(yōu)良工程實現(xiàn)方案。主動跟蹤系統(tǒng)使用主動傳感器如雷達，其工作原理是向空中輻射電磁波，通過獲取目標的回波來探測目標并對其進行定位。隨著科技的發(fā)展，戰(zhàn)場等環(huán)境越來越復雜，這就要求在獲取信息的同時又不能暴露自己，而主動傳感器，是有源探測器，發(fā)出的信號易于被對方偵測，因此容易遭受敵方干擾及反擊。被動傳感器本身不發(fā)射信號，而是被動地接收目標所發(fā)出的信號，對目標進行跟蹤，由于其不輻射能量，因而不可能被敵方偵察和定位，從而無從實施干擾和攻擊。因此，被動傳感器受到各國有關部門的高度重視。前視紅外成像傳感器(FLIR)和紅外搜索與跟蹤傳感器(IRST)是目前被廣泛使用的兩種紅外傳感器。與主動傳感器(雷達)相比，IRST具有角分辨率高、抗干擾能力強、隱蔽性好等優(yōu)點；但又有在惡劣環(huán)境下遠距離性能差，不能提供有用距離信息等缺點。近年來，由于高科技作戰(zhàn)的需要，被動跟蹤技術作為跟蹤技術的一個重要分支，得到了迅速發(fā)展，出現(xiàn)了各種理論，其工程應用也涉及各個方面，在雷達告警、空中目標探測與跟蹤、水下聲納目標跟蹤、衛(wèi)星監(jiān)視、以及交通管制等領域得到了廣泛應用。但是當主動傳感器(雷達)處于無線電靜寂或受到敵方干擾而不能正常工作時，被動傳感器就要獨立地對目標進行搜索、探測和跟蹤，即在很多情況下會單獨使用被動探測設備，這時它的被動特性使它具有很好的隱蔽性，在對敵攻擊中占據(jù)上風。根據(jù)所求運動參數(shù)的不同，被動跟蹤可以分為被動定向跟蹤和被動定位跟蹤兩種。定向跟蹤算法是將目標運動模型線性近似，從而在量測坐標系中進行線性遞推濾波。在濾波過程中，常常選取四維狀態(tài)變量(方位角，方位角速度，俯仰角，俯仰角速度)。這里我們以IRST為例進行討論。在IRST單獨跟蹤目標時，可以得到的目標信息只有方位角和俯仰角，而同時火控系統(tǒng)也只要求IRST為它提供下一時刻方位角和俯仰角的預測值。 被動定位跟蹤紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)只能獲取目標的角度信息，但是如果只用角度信息來估計目標的運動參數(shù)(位置、速度、加速度等)，那么目標的狀態(tài)是不可觀測的。因此，無論如何變換坐標系都不能避免非線性問題。正是由于這些問題，被動跟蹤技術的發(fā)展受到了一定的阻礙。目標運動分析在聲納、紅外、激光、導航和電子對抗等領域有著重要的軍事應用價值，因此它己經(jīng)成為了非線性估計領域中炙手可熱的問題。(1) 僅有角度量測的被動定位跟蹤僅有角度量測的被動定位跟蹤方法提出的時間較早、研究的也較為深入，其量測信息來自于運動的傳感器。因此要得到目標狀態(tài)唯一估計，傳感器的運動要滿足一定的要求。但是，即使目標做與載機共面勻速直線運動，TMA問題也不能簡單地求解。另外，系統(tǒng)的高度非線性，也是TMA面臨的難題，傳統(tǒng)的線性化方法不能簡單搬用。這種確定性的求解方法簡單直觀，但在有量測誤差的情況下，解的穩(wěn)定性和精度無法預測[36]。但是由于系統(tǒng)的非線性，之前的各種方法在估計精度上不能滿足要求，尤其是難以預測，而且在觀測噪聲的影響下，載機一次機動前后數(shù)據(jù)段的長度選擇對求解過程的影響變得至關重要，所以這種方法不夠穩(wěn)定且不具一般性，從而給戰(zhàn)術攻擊帶來了困難[37,38]。初期在直角坐標系下的研究成果，有不錯的估計精度。其實這只是確定性求解方法，即非遞推最小二乘法中存在的不穩(wěn)定性以另外一種形式顯露出來[39,40]。二十世紀七十年代末出現(xiàn)了偽線性卡爾曼濾波(PLKF)。因此，PLKF方法對發(fā)散問題的處理方法是非本質(zhì)的[29]。二十世紀八十年代，Aidala等提出了一種更為有效的方法，即MP方法[42]。同時在距離信息不可測的情況下，不影響可觀測變量的估計性能，因此基于極坐標系的方法比EKF有更好的收斂性[42]。雖然由此導致算法異常復雜，但仿真表明它具有良好的穩(wěn)定性，并克服了PLKF方法估計的有偏性[42]。且在載機機動之前，MP方法中存在的不可測分量，仍然可能成為系統(tǒng)不穩(wěn)定的潛在因素，這種方法還有待于實際驗證[42]。這樣雖然避免了在各自坐標系下由雅可比矩陣不準確而對狀態(tài)估計產(chǎn)生的影響，但直角坐標系和極坐標系之間頻繁轉換也會大大增加運算量。該技術要解決的主要問題有時空配準準、定位誤差分析等[29]。這些方法大多是配合使用其它信息，例如載機的相對運動信息、量測信號的頻率、量測信號大小的變化以及地球?qū)δ繕说囊ψ饔玫龋@就是基于多量測源的被動定位跟蹤。頻率信息的獲得使得在量測角非恒定的條件下既可以得到目標狀態(tài)的唯一估計，消除了對傳感器運動形式的嚴格限制，同時又能在很大程度上提高估計的精度。文獻[44]利用IR對目標輻射強度及其變化率的量測信息，來估計目標到達載機的時間，然后與目標方位量測信息相結合，可以在多雜波環(huán)境下，確定目標對載機威脅程度的級別。按照兩個波段吸收紅外輻射能量的強度信息之比，來估計目標與載機之間的距離，然后與方位量測一起輸入跟蹤器，可進行三維目標跟蹤，這一統(tǒng)計信息還可用于對目標的分類及識別等[47]。隨著計算機技術的迅速發(fā)展，各種為圖像跟蹤而特別設計的處理器可實時完成特定任務的算法運算，從而使復雜的圖像跟蹤算法得以實現(xiàn)[28]。隨著被動式傳感器技術及被動跟蹤技術的不斷發(fā)展，被動跟蹤將越來越重要，甚至有可能起主要作用，尤其在軍事方面將更加迫切。被動跟蹤系統(tǒng)通過測得的目標方位信息對目標進行定位，估計目標的位置和速度。1967年，Kolb和Hollister在美國第一屆電路與系統(tǒng)年會上就給出了純方位估計研究的結果。TMA在本質(zhì)上就是被動目標跟蹤。1988年，F(xiàn)ogel和Gavish研究給出了一般N階運動目標可觀測性的充要條件。由于被動跟蹤是一個非線性濾波問題，因此，在文獻[48]中，采用了非線性系統(tǒng)理論分析方法，給出了形式完整的被動跟蹤可觀測性充要條件，并可直接由運動目標的任意運動方程給出可觀測性判據(jù)。比如，對于靜止的目標，勻速運動的載機可以估計出其狀態(tài)；對于勻速運動的目標，勻加速運動的的載機可以估計出其狀態(tài)。如果載機運動受到嚴格限制，被動跟蹤將更為困難。 主/被動聯(lián)合跟蹤的定位 跟蹤系統(tǒng)結構及工作原理多傳感器跟蹤系統(tǒng)，通常由傳感器量測、狀態(tài)與屬性融合、態(tài)勢評估、威脅判定、傳感器管理組成閉環(huán)系統(tǒng)[1]。假設由屬性融合，態(tài)勢評估及威阱判定得知：裝備雷達告警系統(tǒng)告知敵機已進入被動傳感器視場范圍，準備攻擊我機。，共包括4個模塊：被動雷達單獨跟蹤模塊、主/被動雙傳感器航跡融合跟蹤模塊、航跡質(zhì)量檢驗模塊、跟蹤模式選擇和切換模塊。 系統(tǒng)結構圖 跟蹤性能評估相關波門是跟蹤空間中的一塊子空間，中心位于被跟蹤目標的預測位置，其大小由接受正確回波的概率來確定。在本文中，如果回波落在被跟蹤目標的相關波門內(nèi)，則說明了兩種可能性：第一種，此回波用于軌跡更新，即繼續(xù)用被動跟蹤系統(tǒng)量測、跟蹤目標；第二種，主被動聯(lián)合跟蹤系統(tǒng)跟蹤性能滿足要求，切換到被動跟蹤系統(tǒng)。第時刻的觀測方程為 ()式中，是量測矩陣，是方差為的零均值高斯白噪聲；為觀測向量。假定觀測位數(shù)為，新息向量的范數(shù)為 ()式中，服從自由度為的分布，新息向量的維高斯概率密度函數(shù)為： ()其中，為新息協(xié)