机载雷达与ESM融合跟踪：序贯滤波方法

"基于序贯滤波的机载雷达和ESM融合跟踪" 本文是一篇研究论文，探讨了在系统误差存在的情况下，如何利用基于序贯滤波的算法来实现机载雷达（Radar）和电子支援测量（ESM）传感器的融合跟踪。机载雷达通常用于探测和定位目标，而ESM则主要用于监听和分析敌方电磁信号，两者结合可以提供更全面的目标信息。然而，由于各种因素，如环境干扰、传感器本身的局限性以及系统误差等，单独的雷达或ESM跟踪可能无法达到最佳效果。 作者张翔宇、王国宏、王娜和张静提出了一种新的融合跟踪模型，该模型基于序贯滤波理论。序贯滤波，例如卡尔曼滤波或粒子滤波，是一种动态更新估计的方法，适用于处理非线性和不完全观测的问题。在他们的方法中，首先应用最近邻判决准则对来自雷达和ESM的测量数据进行关联，这是一种数据关联策略，旨在将不同传感器的测量值与同一目标对应起来。 随后，通过序贯滤波器，将关联后的测量值进行融合处理。这种方法的优势在于，它可以连续地更新目标状态估计，同时考虑新测量数据的影响，从而减少系统误差对跟踪性能的影响。序贯滤波器能够适应不确定性，逐渐优化目标轨迹，使得即使在存在系统误差的情况下，也能实现对目标的精确跟踪。 通过仿真实验，作者证明了在系统误差存在的条件下，采用他们的融合跟踪模型，机载雷达和ESM的跟踪效果显著提高。这表明，这种融合策略可以有效整合两种不同类型传感器的信息，提高整体的跟踪精度和鲁棒性。 关键词涉及到的核心概念包括：系统误差，这是影响传感器性能的重要因素，可能是由传感器本身的设计缺陷、环境干扰或者模型简化造成的；序贯滤波，这是处理动态系统和不确定性问题的关键算法，如卡尔曼滤波和粒子滤波；以及融合跟踪，这是将多个传感器数据整合，提升跟踪性能的技术。 这篇论文的研究成果对于军事和航空航天领域的目标跟踪有着重要的实际意义，特别是在复杂电磁环境下，能够提升机载系统的态势感知能力和对抗能力。通过这种融合技术，未来可能会开发出更先进、更适应各种挑战的跟踪系统。