多观测平台基于系统误差估计的目标跟踪融合方法

Due to the high complexity of enemy's situation in modern war, it requires that multi-platform air defense system should have excellent information fusion performance. But,the system bias induced by space and time inconsistency of multi-platform measurements will influence badly performance of the air defense fusion system. Because of multiformity of multi-platform system, complexity and coupling of bias induced by space registration and nonlinear transmission characteristics of system bias in the process of coordinate transformation,it is difficult to satisfy the demand from practical systems for the current estimation methods of system bias and the associated target tracking fusion algorithms.. Aiming at this multiple measurement platforms network system, we develop the study on system bias and target tracking methods to improve the fusion performance based on construction of multi-platform network and some technologies such as convex optimization theory, condition number,cubature Kalman filtering and variation Bayesian method. The following key problems should be solved: construction and dynamic optimization deployment of the multiple measurement platforms network, the system bias estimations of the multi-platform system based on cooperative targets and non-cooperative targets, and multi-platform target tracking fusion on basis of correction model of system bias estimate. At last, the validation of the proposed models and fusion estimation methods should be developed on basis of simulated data and practical data.

现代战争中敌情的高复杂性对多平台防空系统的信息融合性能提出了更高要求。各平台测量的时空不一致性导致系统误差的产生，进而将直接影响整个防空信息融合系统的性能。由于多观测平台自身误差的多样性、配准过程中引起误差的复杂性与耦合性，以及系统误差的非线性传递特性等，使得现有多雷达平台的系统误差估计和相应目标跟踪融合算法难以有效满足实际系统的需求。因此，本项目以多个雷达节点组成的多观测平台网络系统为对象，以多观测平台节点网络构建为基础，以凸优化理论、条件数、容积Kalman滤波和分形贝叶斯方法等为技术手段，开展面向融合性能改善的系统误差估计和目标跟踪融合算法研究，重点解决所遇到的若干关键性科学问题：1) 多观测平台系统的构建与动态优化配置；2)基于合作目标和公共覆盖目标的多观测平台系统误差估计；3)基于系统误差估计的多平台目标跟踪方法。最后，基于仿真和实际数据开展相应模型和融合估计算法验证与测试。

本项目针对多观测平台组网探测过程中出现的系统误差估计、目标跟踪等问题，以多源信息融合、条件数、CKF、变分贝叶斯等为技术手段，以多观测平台目标跟踪系统为对象，开展多观测平台系统的构建与优化、系统误差估计及其基础上的多平台目标跟踪等方面的研究，取得了一些具有积极意义的研究成果，为提高我国现代防御系统的协同探测与跟踪能力提供一定的理论储备。首先，我们提出三类四个评价指标，例如时空覆盖性(时间覆盖性、空间覆盖性)、观测完备性、平台安全性。通过对这些质变定义分析，深入讨论他们之间的关联性，获得对平台的性能评价。论述了混合融合方法的柔性融合结构对复杂的多平台观测系统具有较好的调节性能。其次，针对多观测平台的系统误差估计问题，分别提出了基于支持向量机（SVM）的非参数空间配准方法以及基于滤波器设计的参数化系统误差估计方法，着重讨论了几类系统误差估计方法的可观测度问题。然后，针对系统误差估计结果的不同利用方式，研究了五阶集合迭代容积信息滤波器等非线性滤波方法以及多速率观测、噪声相关、模型不确定性以及未知状态转移矩阵等情况下的多传感器融合方法。此外，还讨论了系统噪声的方差难以准确获得时，其对估计精度的影响以及基于变分贝叶斯技术的自适应滤波方法；进一步讨论系统模型也不准确时的量化自适应强跟踪滤波器以及自适应容积信息强跟踪滤波器的设计方法。相关学术论文共发表学术论文25篇，其中8篇被SCI收录，8篇被EI收录。