雷达辅助光电跟踪系统：不完全量测下的协同跟踪优化策略

本文主要探讨了"雷达辅助光电跟踪系统协同跟踪算法"这一主题，由作者王维佳、柏鹏、梁晓龙和张佳强共同合作，他们在空军工程大学的几个不同学院进行研究。该研究关注光电跟踪系统在目标探测过程中存在的不完全量测问题，即由于环境因素或传感器特性，光电跟踪系统无法连续获取完整的目标信息。为了解决这个问题，研究者提出了一种利用雷达辅助的协同跟踪策略。 首先，他们构建了一个光电跟踪系统的不完全量测模型，该模型考虑了光电系统可能遇到的间歇性和不确定性。接下来，他们引入了雷达辅助下的协同跟踪概念，提出了一种基于粒子滤波的序贯融合算法。粒子滤波是一种在估计不确定环境下广泛使用的数据处理方法，它通过模拟大量随机样本来处理不完全量测，从而提供更精确的目标状态估计。 在协同跟踪过程中，关键步骤是利用粒子滤波计算每一步传感器（包括光电雷达）的Rényi信息增量，这是一种衡量信息增益的统计量。这个增量被用作互牵引的决策准则，即何时启动雷达辅助，以补充光电跟踪的不足，确保跟踪的连续性和稳定性。通过设置合适的互牵引门限，可以在减少雷达辐射的同时，显著提升目标跟踪的精度和稳定性。 研究还强调了自主性的保持，即在协同跟踪过程中，需要智能地决定何时启动和停止雷达辅助，以避免过度依赖雷达，保持系统的自适应性和能源效率。 最后，该研究的成果被归类在计算机科学和技术领域（TP273），并且被标记为高质量的学术文献(A)，其研究成果已发表在《红外与激光工程》杂志上，DOI为10.3788/IRLA201746.1217006。这项工作的意义在于，它不仅改进了光电跟踪系统的性能，也为其他存在类似问题的多传感器融合系统提供了有价值的方法论参考。