● 摘要
多机动目标跟踪问题无论在军事还是民用方面都有着十分广泛的应用。在现代战争中，随着低空飞机、隐形飞机和掠海/地巡航导弹的出现，以及雷达对抗技术的飞速发展，雷达的应用出现了一些局限性。因此在雷达被干扰、存在雷达盲区或雷达发生故障的情况下，红外成像探测和跟踪系统成为对抗低雷达特征目标的主要手段。本文主要研究在复杂背景下，基于红外成像的多机动目标跟踪技术中的关键问题，其目的在于提高多机动目标跟踪系统的精确性、实时性和鲁棒性。主要工作包括：1．系统地总结了现代红外成像多机动目标跟踪系统中存在的关键问题，包括观测来源的不确定性、运动模式的不确定性、模型的非线性和非高斯性、观测模型的不确定性，以及针对上述问题国内外的主要解决方法。 2．提出一种基于多观测模型的机动目标跟踪算法。该算法采用两种观测模型分别对目标出现和消失两种情况建模，解决了目标消失时的目标跟踪问题；同时和多模型粒子滤波相结合，采用多模型粒子滤波方式对目标进行滤波，解决了目标在非线性、非高斯条件下的跟踪问题。该算法直接使用观测到的目标灰度作为更新粒子权值的依据，不需要目标检测运算，提高了计算速度，也使得执行容易。3．将上述多观测模型算法推广到多机动目标跟踪。针对红外成像多目标跟踪中的数据关联问题，本文研究了最近邻数据关联和概率数据关联算法，以及上述算法与多观测模型跟踪算法的集成问题。4．研究了红外机动目标轨迹和灰度数据的生成方法，提出了基于样条插值的目标轨迹数据生成和半马尔科夫跳变模型目标灰度数据生成，给出了目标运动模型，在Matlab环境下对提出的目标跟踪算法进行了仿真，仿真结果表明，在单目标和多目标跟踪应用中，本文所提出的多观测模型算法的性能优于传统跟踪算法。5．搭建了基于PC机和DSP的目标跟踪算法实时仿真环境，实现了PC机和DSP的视频数据通信，在DSP系统上实现了图像处理算法、数据关联算法，滤波算法。可以在DSP上实现30帧/秒的红外图像处理速度，满足系统实时性要求。本文从算法研究和具体实现两个方面，对多目标在密集杂波背景条件下的跟踪及其实时处理方法进行了研究，在满足实时性要求的前提下，克服环境影响和噪声干扰，实现了多目标的连续、稳定的跟踪。