单基站纯方位机动多目标跟踪融合策略的研究

单基站基于被动传感器纯方位机动目标跟踪问题，由于其非线性本质和受目标可观测性影响，使得问题的解决和实践在国内外相关研究领域极具挑战。本课题在理论分析、仿真研究和实验验证三方面，对单基站机动目标运动特性和跟踪策略进行深入研究。研究内容主要包括：单基站红外传感器系统组成原理；基站传感器系统数据预处理、时空配准方法；基于纯方位目标运动特性的研究分析，提出为精确决策提供基础的纯方位关联门技术；融合红外传感器灰度和面积等其它信息，提出一种具有威胁度初步估计的快速航迹起始方法；提出在复杂自然环境下具有足够关联效率的综合目标多特征信息的量测-航迹数据关联算法；研究提出一种对基站自身机动无特殊要求，实用、快速、估计精度高的单基站纯方位机动目标自适应跟踪算法。本项目属于本学科应用基础研究前沿，项目研究将有效拓展和提高军用或民用(民航)领域对于复杂环境下的目标识别和跟踪能力，具有非常重要的现实意义。

课题的主要特色是基于单基站红外传感器阵列，在复杂自然环境下考虑量测起源的不确定性，根据目标纯方位信息进行可靠持续的目标跟踪。它保证了基站的灵活性、隐蔽性和检测手段的多样性，为现代舰载防御系统基于单基站纯方位机动多目标跟踪的方法提供了创新性思路。课题研究的主要成果如下：.（1）基站红外传感器阵列的设计方案和信息预处理技术，能够以扫描方式和静止跟踪方式进行广域多目标被动测量信息的准确获取。.（2）设计了可靠的时空配准技术对所得量测进行时间校准和可能的偏差校准，为后续跟踪提供最佳的量测数据集。.（3）提出了纯方位量测确认的关联门技术，该关联门能够根据纯方位目标运动特性自适应调整，能够有效确认目标在纯方位运动中的角量测。.（4）研究了纯方位数据关联总体算法。包括基于威胁度初步估计的纯方位航迹初始化关联算法和目标跟踪过程的纯方位量测-航迹数据关联方法。.（5）研究了基于关联的多模型跟踪滤波算法，能够在纯角度坐标系（AOC）下自适应目标模式的变化实现目标状态的递推估计，也能并行联合笛卡尔坐标系下的跟踪结果对目标的距离进行估计。.（6）提出了一种基于目标辐射度的跟踪融合算法，能够融合红外传感器辐射度信息给出三维目标状态的可靠估计，进一步给出目标威胁度的准确判别。.（7）进行了纯方位基于随机有限集（RFS）理论的递推滤波算法的研究和设计，研究多模型概率假设密度（MM-PHD）和多模型势概率假设密度（MM-CPHD）的纯方位应用，并设计了一种先验位置未知的纯方位新生目标强度的建立方法。.（8）提出了基于RFS的距离分段参数化纯方位多目标跟踪策略。提出了适用于未知随机出现目标纯方位基于高斯混合距离参数化概率假设密度（GMRP-PHD）和基于高斯混合距离参数化势概率假设密度（GMRP-CPHD）的单传感器纯方位多目标跟踪策略。.（9）通过Delphi 7.0设计了机动目标仿真监控系统（人机界面），能够实时显示多目标纯方位跟踪的仿真结果，在线评测航迹跟踪的水平。.（10）给出了工程应用中的IRST系统多目标跟踪算法的异常情况处理，并进行了工程环境下目标跟踪算法的验证。.本课题已经达到了项目预期成果，而且对部分内容进行了有益的扩展，在理论及工程应用上都取得了相应的学术价值。本项目的研究对舰载防御系统的预警跟踪、火力控制、精确制导、态势评估和威胁估计、指挥决策等提供了一些新的思路。