机动目标跟踪关键技术研究

资 源 简 介

机动目标跟踪关键技术研究

详 情 说 明

机动目标跟踪是雷达和计算机视觉领域的重要研究方向，主要解决运动状态发生变化的动态目标持续定位问题。其核心技术包含以下三个层面：

运动建模与滤波算法 针对目标机动特性，需要建立合适的运动模型（如CV/CA模型或交互式多模型IMM），并采用自适应滤波算法（如卡尔曼滤波系列或粒子滤波）处理非线性非高斯噪声场景。

数据关联技术 在多目标环境下，通过最近邻关联(NN)、联合概率数据关联(JPDA)或多假设跟踪(MHT)等方法解决量测-航迹的匹配问题，特别是应对密集杂波和目标交叉场景。

多源信息融合 结合雷达、光电等多种传感器的观测数据，通过分布式或集中式融合架构提升跟踪鲁棒性，典型方法包括D-S证据理论和模糊综合评判。

当前研究热点集中在深度学习与传统滤波的结合，以及面向高机动目标的智能预测跟踪算法设计。