1 前言

在多感应器目标跟踪系统软件中，因为异质性感应器能完成互利共赢，将其信息开展结合，可增强对上空总体目标的追踪精密度。异质性感应器信息融合是数据预处理具体运用中的一个关键內容，由于在具体的体系中，常常碰到运用3D雷达探测（精确测量数值间距、方向和仰俯）、2D雷达探测（间距和方向）、处于被动雷达探测（方向和仰俯）、测量雷达探测（仰俯）和ESM（方向）等感应器对目的实现追踪，运用这种感应器开展结合可得到更精准、更充分的总体目标情况可能。

异质性多控制器结合是数据预处理中一个关键內容，参考文献［1］科学研究了运用2D积极雷达探测和红外线感应器对高机动性总体目标实现追踪，明确提出根据IMM／PDAF的条件随机场过滤结合方式 。参考文献［2-4］明确提出一种虚似结合法，因为该优化算法最先是对采样频率高的温度传感器信息开展最小二乘缩小，使之与另一个感应器的数据库同步，该优化算法中各感应器采样频率的比需达到一定的标准，参考文献［5］科学研究了一种并行处理过滤方式 。因为该优化算法是一种同歩结合优化算法，针对多线程数据信息最先要开展同步化。

文中从创建伪量测方程式的视角，明确提出了一种异质性多感应器的多线程测量结合优化算法，该优化算法是根据在结合管理中心创建伪量测方程式使各控制器的数据库同步，随后运用同歩的观念开展解决，最终根据现代电子技术开展了认证。

2 系统软件实体模型

无失一般性，以在曲面平面坐标中健身运动的总体目标为例子开展剖析，则离散变量時间现代控制理论的状态方程为：

X（k 1）=F（k 1，k）X（k） Γ（k 1，k）V（k） （1）

在其中，X（k）为k时时刻刻总体目标的情况空间向量；kF（k 1，k）为情况转移矩阵；Γ（k 1，k）为全过程噪音转移矩阵；V（k）是零平均值，高斯白噪声编码序列，其协方差矩阵阵为Q（k）。

在真实情况下，感应器获得的是三维球坐标系或二维极坐标系的总体目标测量，即包含斜距r、方向角a和俯仰角e。假定某一感应器的精确测量方程式为：

Z（k）=h（X（k）） W（k） （2）

在其中，W（k）是k时时刻刻的精确测量高斯白噪声，其互不相关且协方差矩阵为R（k），测量空间向量Z（k）包含斜距r（k）、方向角a（k）、俯仰角e（k），坐标转换如图2所显示，由其界定可获得：

3 精确测量方程式的归一化处理

因为精确测量方程式（2）是一个非线性方程，能够运用泰勒级数进行，对其开展归一化处理，进行紧紧围绕者预测分析情况X（k／k-1）开展，表明以下：

在其中观察斜距用的量测引流矩阵Hr（k）由上式表明为：

故状态方程（1）和精确测量方程式（4）构成归一化处理总体目标健身运动实体模型。

4 结合优化算法

假定选用N个感应器对目的开展观察，Ti是第i个感应器的取样间距，且在每一个间隔时间［（k-1）T，kT］（T为结合周期时间）内各感应器共形成了Nk个量测，在该间隔时间内，某一感应器很有可能造成一个或好多个测量，nik为感应器i给予测量的数量，则有：

若某一感应器j，在该间隔时间内沒有给予测量，那麼在式（5）中nik=0，这种测量在该间隔时间内是随机遍布的。

令λik（i=1，2，…，Nk）为得到第i测量時间与KT中间的间距，为便捷标识，下列KT缩写为K，如图2所显示，则测量i的精确测量方程式可表达为：

则单独结合间距内的量测结合可表达为：

直至k时时刻刻截止各感应器全部测量结合可表达为：

在其中，Z（k），H（k），η（k）各自为扩维后的观察矢量素材、观察引流矩阵和精确测量噪音矢量素材，且有E［η（k）］=0，伪量测噪音中间的协方差矩阵为：

伪量测噪音与系统软件噪音中间的协方差矩阵为：

在标准1下，依据伪系统软件实体模型（1），（10），根据求得给出伪精确测量标准下有关总体目标模式的概率密度函数推论出相对应的并行处理过滤多线程数据预处理优化算法：

则式（12）～（16）组成了异质性多感应器扩维过滤结合优化算法，从这当中得知，该多线程数据预处理优化算法，测算比较简单，但其是在标准1下的过滤结合，故该优化算法在特性上为最优。

5模拟仿真剖析

假定选用雷达探测（精确测量数值斜距，方向角和俯仰角）和红外线（方向角和俯仰角）两个感应器与此同时追踪一个总体目标，设匀速直线健身运动方向的最初的状态空间向量为x（0）=［30 000，-200，20 000，150，1 000，10］T，精确测量周期时间为T1=T2=2 s，感应器2比感应器1晚1 s逐渐取样，雷达探测和红外线传感器的激光测距、测方向和测仰俯的精密度为：σr=100 m，σa1=7 mrad，σa2=6 mrad，σe1=2 mrad，σe2=1 mrad，开展100次Monter Carlo仿真实验，选用过滤RMSE的平均值Ps来衡量各结合优化算法的可能精密度，且：

模拟仿真結果如图所示3所显示。

6总结

文中明确提出一种不一样感应器信息的结合优化算法，即第一是利用创建伪量测方程式获得同步化的伪量测试数据，以后运用一种扩维过滤的思维获得总体目标模式的最佳可能，因为该优化算法可用与不一样种类感应器多线程数据信息的结合，因此 该优化算法是一种具体优化算法。从文中明确提出优化算法的模拟結果还可以看得出，总体目标3个方向位置和速率结合均方误差均能取得不错的实际效果，且文中提到的计算方法是一种并行计算的观念，因此 数据处理方法的效率高，尤其适用多线程数据信息的结合解决。

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