基于多特征融合的红外目标关联算法

利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法。首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新。实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法。