树形结构融合目标跟踪算法：无迹卡尔曼与交互多模型结合

"该文提出了一种基于树形结构融合的目标跟踪算法，旨在解决空中机动目标的跟踪问题。通过结合目标的多普勒信息和红外辐射信息，构建了一个具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型。算法的核心是利用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法进行自适应双波段红外信号的并行融合，并在此基础上，通过序贯滤波融合技术与雷达传感器实现深层交互多模型融合估计，从而提高跟踪精度。仿真结果证明了该方法在距离跟踪误差和跟踪精度方面表现出优越性能。" 本文深入探讨了目标跟踪领域的创新性方法，特别是在处理空中机动目标时的挑战。首先，文章指出利用目标的多普勒效应（多普勒信息）和红外辐射特性可以增强目标的识别和跟踪能力。通过建立树形结构的融合系统，能够有效地整合来自雷达和红外传感器的数据，以形成更准确的状态估计。 无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种非线性滤波方法，适用于处理复杂的非线性动态系统。在本文中，UKF被应用于双波段红外传感器的自适应融合算法中，能有效地处理红外信号的变化和不确定性。这种并行融合策略使得红外传感器能够同时处理不同频段的信号，增强了对目标的感知能力。 接下来，文章引入了序贯滤波融合方法，它允许系统逐步整合来自雷达传感器的信息，实现与红外传感器的深度交互。这种方法有助于在目标运动模型不确定或复杂的情况下保持跟踪的稳定性和准确性。通过与雷达传感器的深层交互，系统能够适应目标的机动行为，提供更精确的跟踪估计。 仿真结果证实了所提算法的有效性，显示出在跟踪距离误差上显著减小，同时保持了良好的跟踪精度。这表明该算法在实际应用中，尤其是在军事和航空航天领域，对于提高目标跟踪系统的性能具有重大意义。由于空中机动目标的跟踪是一项极具挑战性的任务，因此这种基于树形结构融合的算法为解决这一问题提供了新的思路和方法。 该文提出的基于树形结构融合的无迹卡尔曼滤波和交互式多模型目标跟踪算法，通过充分利用多源传感器数据，提升了跟踪系统的效能，为未来的研究提供了宝贵的理论基础和技术参考。