本文选用当今最为盛行、运用最广泛的雷达和红外作为传感器，在红外/雷达双模扶引头的多传感器渠道下打开研讨，规划并仿真完结了更挨近实在的军事与民用环境的多模型机动方针盯梢算法。仿真成果验证了该算法盯梢功能的有用性。
0 导言
跟着信息技术的快速展开和现代军事及民用需求的不断进步，对方针盯梢的精度也相应地提出了更高的要求。在实在的方针盯梢体系中，方针的状况总是处在不断改变中，当方针实在运动模型与算法模型不匹配时，盯梢精度会显着下降，此刻选用多模型(MulTIpleModel,MM)机动方针盯梢算法将会成为最佳挑选。但是，当今的多模型方针盯梢办法大都停留在理论层面，关于多模型的实践运用价值及各模型的运用场合都需要做进一步的研讨。
本文选用当今最为盛行、运用最广泛的雷达和红外作为传感器，在红外/雷达双模扶引头渠道下展开对交互式多模型机动方针盯梢算法的研讨，并参加噪声搅扰，更挨近实在的军事与民用环境。首要树立红外/雷达双模扶引头仿真渠道，从而规划依据多传感器的多模型机动方针盯梢算法，选用扩展卡尔曼滤波，终究完结算法的软件仿真及盯梢功能评价，验证了所规划办法的有用性和实用性。
1 多传感器渠道树立
雷达和红外传感器是现在常用的两种方针勘探和盯梢传感器，选用雷达为主、红外成像传感器勘探为辅的信息交融体系进行方针盯梢可以使体系下降对敌方搅扰的脆弱性，进步体系可靠性，现已广泛运用于各个领域。因而，本文选取雷达与红外双模扶引头作为传感器，模仿生成多传感器的数据生成模块，为多模型机动方针盯梢算法供给杰出的检测渠道。
毫米波雷达扶引头的观测数据包含观测系下的视野方位角、视野俯仰角、弹目间隔、多普勒频率、雷达信噪比等信号。通过坐标转化，得到的参考系下的雷达观测数据，树立如下雷达观测方程：
φR为雷达视野方位角，θR 为雷达视野俯仰角，r 为弹目间隔。V1(k) 是均值为零、协方差阵为R1(k) 的白高斯噪声向量。
红外成像扶引头的观测数据包含观测系下的视野方位角，视野俯仰角等信号。经坐标转化得到参考系下的红外观测数据，树立如下红外观测方程：
本文归纳运用点迹兼并办法和点迹串行处理办法，树立毫米波雷达和红外数据交融的多传感器渠道。假定雷达的扫描周期为5 ms,红外的扫描周期为10 ms,所以首要将雷达和红外点迹数据串行兼并成为点迹数据流，进行点迹-航迹相关;关于在10 ms时间，若雷达点迹和多个红外点迹均与航迹相关上，则对这些点迹进行点迹紧缩兼并，如图1所示。
2 多模型盯梢算法规划
本文选取方针盯梢中常常运用的几种方针运动模型组成模型集，然后依据模型间的合作规矩规划多模型选取算法，如去掉不或许模型，兼并类似模型，最或许模型挑选算法以及依据希望最大算法的迭代战略等，从而对所得到的交融数据运用扩展卡尔曼滤波算法树立外推点迹，终究构成新航迹。规划框图如图2所示。
2.1 模型集的确认
大部分的盯梢算法都是依据模型的，因而方针运动模型规划是机动方针盯梢的基本要素之一，也是一个要害的问题。在树立机动方针模型时，一般的原则是所树立的模型既要符合实践机动方式，又要便于数据处理。
本文选取方针盯梢中常用的几种运动模型组成模型集，包含CV模型、CA模型和当时计算模型。
2.2 合作规矩
多模型算法按合作规矩基本上可分为三代，静态多模型算法(SMM)、交互式多模型算法(IMM)、变结构多模型算法(FSMM)。以上三代多模型算法盯梢精度逐渐升高，一起算法的复杂度也顺次升高、可完结性逐渐变差。归纳考虑算法的实用性和价值，IMM算法的交互办法更合理有用一些，是现在研讨运用最多、被认为是最成功的一种算法。
因而，本文选用IMM 算法作为模型之间的合作规矩，完结多模型盯梢算法的规划。
2.3 滤波处理
本文选用扩展卡尔曼滤波办法对交融后的数据进行滤波处理。首要树立状况方程和观测方程，依据前一个估量值和最近一个观测数据来估量信号的当时值，并用状况方程和递推办法来进行估量，其解是以估量值方式给出的。因为滤波是选用递推算法，所以数据存储量少，运算量小，十分合适实时处理体系的运用。
3 盯梢作用仿真
选取扫描周期TIR =0.02 s对方针进行盯梢模仿。方针初始方位为(1 000,1 000,1 000)m,初始运动速度为(300,300,300)m/s,初始加速度为(10,10,10)m/s2.
图3 分别为x 方向，y 方向，z 方向方位估量差错。
图4反映了方位估量差错的RMSE.
图5 为方针运动轨道和盯梢轨道的三维仿真示意图。
仿真成果显现：在依据雷达/红外双模扶引的多传感器仿真渠道下，所规划的多模型机动方针盯梢算法盯梢精度相对较高，收敛较快，迟滞较小。
4 结语
本文首要研讨依据多传感器的多模型机动方针盯梢算法，在愈加挨近实在环境的雷达红外双模扶引模仿仿真渠道下规划了多模型机动方针盯梢算法，并对其盯梢功能进行仿真验证，仿真成果证明了该算法的有用性和实用性。
