融合多传感器的航迹关联算法及其应用

多传感器目标跟踪航迹关联技术及应用是信息技术融合与先进信号处理技术的交叉学科领域，它涉及到多个传感器对目标的实时追踪和识别，并通过数据融合来提高跟踪精度和可靠性。在本文中，作者朱靖和孟晓风，作为北京航空航天大学自动化和电气工程学院的专家，探讨了这一重要问题。 文章的引言部分指出，随着传感器技术的进步，如雷达、红外、激光等多元化的感知设备的发展，以及信息融合理论的不断成熟，多传感器目标跟踪已成为一个热门的研究课题。在军事和民用领域，如无人机监控、自动驾驶、航空交通管理等方面，航迹关联起着至关重要的作用，它旨在解决如何从众多的可能目标中，有效地匹配和关联来自不同传感器的观测数据，形成统一的目标状态估计。 针对航迹关联算法，文中分析了现有的多种方法，包括概率数据协会（PDA）、卡尔曼滤波关联、 Joint Compatibility（JC）算法等。这些方法各有优缺点，但都依赖于数据的匹配度和统计模型来确定目标身份。本文创新性地提出了结合最近邻法（NN，Nearest Neighbor Algorithm）和卡方分布（chi-square distribution）的新型关联策略。这种方法首先利用最近邻原则找出最接近的候选目标，然后通过计算统计均值来进一步验证和优化关联结果，以减少误匹配和漏识别的可能性。 实验部分展示了这种新算法在实际环境中的表现，结果显示其在融合效果上具有明显的优势，能够更准确地处理多传感器数据的不确定性，提高了目标跟踪的实时性和准确性。因此，该算法对于提升多传感器系统的整体性能具有重要意义。 关键词“多传感器”、“信息融合”、“目标跟踪”和“航迹关联”突出了文章的核心内容，强调了本文在复杂环境下实现高效目标识别和数据整合的技术突破。通过这篇论文，读者可以深入了解如何利用多源信息进行有效的目标跟踪，并为相关领域的研究者提供了新的思路和技术参考。