雷达和红外融合对高机动目标跟踪仿真研究

研究准确跟踪敌机飞行目标,可进行有效打击。针对高机动目标与运动跟踪平台的相对运动比较复杂,由于雷达定位和红外跟踪算法的模型误差大与精度损失,如何提高跟踪系统的跟踪精度是一个很大的难题。为了提高高机动目标跟踪精确度,提出交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDA),进行雷达与红外并行信息融合与目标跟踪。运用Markov链切换原理与概率数据关联技术有效解决了目标变速机动及复杂杂波环境下的高精度跟踪问题。同时并行融合信息,克服序贯融合中两次使用扩展卡尔曼滤波线性化造成模型误差与精度损失的缺陷,提高系统的跟踪精度。仿真结果表明,基于雷达、红外并行融合的IMM-PDA算法在跟踪高机动目标时,精度更高,验证了算法的可行性与有效性。

智能车辆中MEMS/BD组合导航数据融合算法

智能车辆技术已成为国家优先发展的高新技术,以智能车辆组合导航数据融合算法为研究背景,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理组合导航系统模型的非线性问题。在卡尔曼滤波过程中加入区间平滑技术,对既定区间的状态估计量进行平滑处理,校正滤波运算数据,提高非线性系统的导航精度。通过仿真实验验证了新算法能够较好地解决系统非线性问题,利用区间平滑技术得到更高精度的状态估计,提高导航精度,具有更好的鲁棒性。