基于EKF的雷达与红外数据融合

资 源 简 介

基于EKF的雷达与红外数据融合

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）在雷达与红外传感器的数据融合领域展现出强大的多目标跟踪能力。这种融合技术主要采用两种核心方法：状态向量融合和量测融合。

状态向量融合方法首先对雷达和红外传感器的数据进行独立处理，各自通过EKF算法得到目标的状态估计。随后将这些独立估计结果进行融合，利用协方差矩阵的交叉关联信息来优化最终的状态估计。这种方法适用于异构传感器系统，能够充分发挥不同传感器的特性优势。

量测融合方法则直接在测量层面进行融合，将来自不同传感器的原始观测数据统一处理。这种方法需要建立精确的传感器量测模型，通过EKF统一处理所有传感器的观测信息。其优势在于能够充分利用底层测量数据，但需要解决不同传感器量测空间和采样率的差异问题。

在实际多目标跟踪应用中，这两种方法可以根据具体场景和传感器特性灵活选择。雷达提供精确的距离和速度信息，而红外传感器则在角度测量和目标识别方面具有优势，通过EKF的融合处理能够实现优势互补，显著提高跟踪精度和鲁棒性。