摘要

该文主要运用检测前跟踪动态规划(Dynamic Programming-Track Before Detect)算法解决目标跟踪问题。动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种通过对量测空间栅格化处理,然后对离散的量测空间中所有可能的物理路径进行遍历的算法。然而,该算法提供的是一种未经滤波和平滑的点迹序列。随着实际战争环境日益复杂,基于单雷达的DP-TBD算法在信噪比(SNR)较低时跟踪效果不佳。此外,由于DP-TBD算法没有状态误差协方差矩阵,因此无法将不同雷达的点迹序列进行融合。而且由于通信时延和不同的采样周期,不同雷达的数据往往是异步的。为了解决以上问题,该文提出了一种基于DP-TBD的分布式异步迭代滤波融合算法(Dynamic Programming Fuison,DPF)。该算法分为两步,第1步提出了一种迭代滤波方法对DP点迹进行处理;第2步将不同雷达获得的异步状态估计转化为同步的,接着利用几种分布式的融合方法来获取融合之后的状态估计。仿真结果说明,和单雷达相比,该融合算法可以有效提升目标跟踪的性能,同时,该算法也可以降低航迹丢失率和计算量。