IMM UKF算法在两坐标雷达 光电融合跟踪系统中的改进与应用

光电与雷达的数据融合能够实现两个独立传感器测量信息的互补, 改善对目标的识别跟踪能力。针对联合传感器系统对动态运动目标定位中存在野值的现象, 同时为了解决单一传感器滤波跟踪发散的问题, 提出一种具有抗野值性能的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法。在两坐标雷达提供目标距离与方位角的前提下, 建立参数求解模型, 得到目标的俯仰角, 结合光电传感器提供的角度信息进行滤波融合。实验与仿真结果表明: 该算法可以有效融合雷达与光电的测量数据, 排除野值的干扰, 抑制滤波发散, 提高定位精度。