海量目标量测数据下的目标跟踪

阮铖巍， 徐保伟， 寇英信， 李战武， 谷长春

(1.空军工程大学航空航天工程学院，西安 710038; 2.中国人民解放军95247部队，广东 惠州 516259)

0 引言

随着网络中心战的逐步实现，各种各样的传感器已经遍布陆、海、空、天等物理空间，以及电、磁等虚拟空间。例如，天基传感器依靠成像侦察卫星、电子侦察卫星、导弹预警侦察卫星、海洋侦察卫星等侦察卫星从太空轨道上对空中目标实施侦察、监视和跟踪;空基传感器系统依靠装载在轻型固定翼飞机、直升机、无人机以及高空系留气球上的雷达、光电设备、照相设备等对目标进行跟踪［1］;陆基传感器系统包括分布在陆地上的各种侦察设备，如雷达设备、电子侦听设备、激光、红外探测设备等［1］;海基传感器系统主要有水面舰艇和潜艇等平台携带的雷达、声纳、电子支援设备和光电设备等［2］。

由于现代战场中，各种各样的传感器广泛分布，对同一目标进行跟踪的传感器很多，会产生大量关于目标运动的数据。目前的跟踪算法对于这种大数据量的处理主要存在以下问题:1)当需要融合的数据量比较大时，各种滤波融合算法计算量较大，计算的实时性较差［3－4］;2)多传感器所获取的大量数据的管理比较复杂［5］;3)对于一般融合跟踪算法，都需要确切知道系统模型和量测模型［6－7］;4)在完成整个目标跟踪的任务中，可能会有部分传感器退出跟踪任务，而另一部分传感器加入跟踪任务。传感器的退出、加入更是增加了一般多传感器融合跟踪算法的实现难度。……