摘要
传统的光电搜索与跟踪系统由于遮挡存在视线盲区，容易造成目标识别与跟踪丢失的问题。尤其在高原、山地、丛林等边防复杂地理环境中，容易造成视线盲区;在雾、雨、雪、沙尘等极端天气或气象条件下，也容易造成目标漏检和误报警的问题。针对以上问题，本文对多传感器协同目标识别的几个关键技术进行研究。 首先在多传感器协同目标识别总计架构设计方面，针对某边防山地、丛林、河流、植被茂密等较复杂的野外地理环境，提出了多传感器协同目标识别的总体架构，在多传感器协同目标识别组网技术方面，介绍了几种多传感器协同方法，在此基础上，针对丛林、河流、植被茂密等较复杂的野外环境及天气状态下的组网协同目标识别技术，提出了改进动态联盟协同方案，通过假设实验得到的结果表明，动态联盟组网方式可更好的对大规模多传感器协同目标识别系统进行适应和动态规划。 其次在基于多节点组合簇的多目标航迹追踪研究方面，首先介绍了卡尔曼目标状态滤波理论、目标跟踪技术的常规算法，提出了多个传感器节点组合成簇的概念，介绍了簇头节点和簇组成员节点的选举方式。利用SSUKF目标跟踪算法预测目标运动轨迹，并进行了仿真实验，仿真实验表示可以实现多传感器协同多批次目标航迹跟踪。 最后在多传感器协同目标识别系统布设与实现方面，依托总体架构和单体传感器的特性分析验证，采用主辅传感器组合的外场布设，实现不同目标的多传感器协同目标识别。通过某边境不同地理环境下传感器簇布设分析，提出设计了多传感器信息传输与处理的网络架构，给出了某边境不同地理环境下传感器协同目标识别的布设方案。结合实际课题在某边境地理环境下，进行了多传感器协同目标识别外场布设，并通过项目组开发的“多传感器网络实时立体监视系统”进行了联调测试，外场测试表明，布设方案可行有效。
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