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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所

摘要：本发明公开了一种基于BLUE的雷达与红外观测数据融合方法、系统，属于多传感器融合技术领域，包括以下步骤：S1：滤波器初始化；S2：一步状态估计；S3：最终状态估计；S4：递推估计目标状态。本发明通过引入方位观测权值，构造出更精确的方位估计，克服方位误差余弦的非线性影响，改善径向估计精度；通过改进和修正量测转换模型，实现两坐标雷达和红外传感器数据在BLUE滤波架构下的融合，具有很好的应用潜力，值得被推广使用。

主权项：1.一种基于BLUE的雷达与红外观测数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：滤波器初始化设时刻kk＝0,1获得的雷达观测为估计时刻1的状态和协方差阵S2：一步状态估计设kk＞1时刻收到雷达观测rm,1，θm,1和红外传感器观测θm,2，基于雷达观测rm,1和θm,1，采用改进BlUE滤波器，得到目标一步状态估计；S3：最终状态估计基于步骤S2得到的目标一步状态估计，以及红外传感器观测θm,2，采用修正BLUE滤波器，得到目标最终状态估计；S4：递推估计目标状态下一个采样时刻，重复步骤S2～S3，递推估计目标状态，实现雷达、红外观测数据融合；所述雷达和所述红外传感器组网工作，组网中心位于原点，雷达位置XR＝[xRyR]T，红外传感器位置XI＝[xIyI]T，目标状态方程如下：xk＝Fkxk-1+Gkvk其中，xk、Fk为时刻k的目标状态和状态转移矩阵，目标匀速运动时，Fk表达式为： Gk为噪声输入矩阵，系统噪声vk＝[vxvy]T，vx、vy是沿着X轴、Y轴的零均值高斯过程噪声，其协方差阵为Qk；雷达对目标的观测方程为：zk,1＝Hk,1xk-XR+wk,1其中，zk,1为雷达的转换量测向量，Hk,1为观测系数矩阵，wk,1为观测噪声向量；红外传感器对目标的观测方程为：zk,2＝Hk,2xk-XI+wk,2其中，zk,2为红外转换量测向量，Hk,2为观测系数矩阵，wk,2为观测噪声向量；所述步骤S2的具体过程如下：S21：基于k-1时刻的和计算k时刻状态预测和协方差阵Pk： 其中，xp、yp是目标在直角坐标系下沿X轴、Y轴的位置预测，是目标速度预测；S22：基于状态预测和协方差阵计算雷达方位预测θp,1及方差计算雷达斜距预测rp,1及方差 S23：基于步骤S22的计算结果，估计雷达融合方位，进而构造一步转换量测zk,1： 雷达融合方位θf,1定义为：θf,1＝θp,1+αk,1θm,1-θp,1{0≤αk,1≤1}其中，αk,1是雷达方位观测权值，表达式如下：αk,1＝argmax{α11,α21}αk,1取值为α11和α21的最大值，α11和α21的表达式如下： κ是比例系数，取值不小于5；θf,1的方差S24：在线估计Sk,1和参数： 其中， Sk,1各元素定义如下： 其中， S25：计算求解目标的一步状态估计： 所述步骤S3的具体过程如下：S31：设估计红外传感器斜距rp,2和方差 S32：估计红外方位预测θp,2和方差表达式如下： S33：基于步骤S31、S32的rp,2、θp,2和θm,2，构造红外融合方位θf,2，建立红外传感器转换量测zk,2： 红外融合方位θf,2的定义如下：θf,2＝θp,2+αk,2θm,2-θp,2{0≤αk,2≤1}其中，αk,2是红外方位观测权值，表达式如下：αk,2＝argmax{α12,α22} θf,2的方差S34：在线估计Sk,2和参数： 其中， Sk,2各元素定义如下： 其中： S35：基于步骤S34的参数结果，计算目标最终状态估计：

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