许 飞，漆 斌，程海涛，范钦民，张 龙

（上海机电工程研究所，上海 201109）

0 引 言

现代防空作战面临的战场环境日益复杂、恶劣，不仅需要跟踪的目标数量较多，且对于非合作目标的跟踪难度也逐步增大。其中，目标信息既包含机动目标和非机动目标的信息，又包含环境混响和虚警，大大增加了雷达传感器航迹生成的难度。在雷达目标航迹生成过程中，航迹关联是雷达数据处理的核心环节，将多传感器检测到的点迹与所有目标航迹关联配对，形成“点迹-航迹”的配对结果，用于确认处理、跟踪滤波或生成新航迹。Reid 于1977年基于“全邻”最优滤波器和Bar-Shalom 的确认矩阵的概念，提出了多假设跟踪方法。数据关联的结果不仅依赖于当前扫描周期，而且依赖于历史量测。在航迹数据关联冲突时，形成多种逻辑假设，延迟做决定的时间，让后续的量测数据解决当前的不确定性。本文从算法的原理框架着手，先通过归一化距离和关联波门形成关联假设，再通过航迹置信度、N-scan 剪枝法和后验概率进行航迹删除，便于实现算法工程化。

使用基于单模型的自适应滤波器对机动目标进行跟踪的效果往往不理想，表现为跟踪精度与对目标机动的快速响应之间难以很好地协调，特别是当前目标的机动能力越来越强，目标运动模式的结构、参数变化都很大，单模型的自适应滤波器难以及时准确地辨识出这些变化，造成模型不准确，从而导致跟踪性能下降。将交互式多模型滤波应用于多假设航迹跟踪算法中，可解决基于单模型的自适应滤波器自身局限性造成的滤波输出精度偏差的缺点。……