5
仿真实验分析
设目标作匀速直线运动，初始位置（0，0，0） ，初始速
5.1 仿真条件
度为（300，50，20）(单位：m/s)，雷达的距离量测噪声强 度 σ r = 100 m ，方位角和高低角的量测噪声强度分别为
σ θ = 20 mrad ， σ ϕ = 20 mrad ，图像传感器方位角和高低
角的量测噪声强度分别为 σ θ = 2 mrad ， σ ϕ = 2 mrad 。两 传感器的采样周期相同，仿真次数为 50 次。
1
Abstract: A target tracking system based on radar and image detection information fusion is studied in this paper, and the idea of “feedback plus guide " is presented. The fusion information coming from the fusion center is fed to the local sensors as their initial values. The distance element and angle elements are used to guide the image sensor to track target. Angle elements are used to guide radar to do the same thing. This system really combines the merits of radar and the image sensor. Simulations show that this system has a good tracking capability. Keywords: target tracking; information fusion; radar; image
标跟踪系统， 并给出了相应的跟踪算法及融合策略。 本文算 法的核心在于采用了 “反馈加引导” 的思想实现对目标的跟
・1834・
系
统
仿
真
学
报
Vol. 16 No. 8 Aug. 2004
图 5a1
速度估计误差
图 5b1
速度估计误差
图 5a2
位置估计误差
图 5b2
位置估计误差
图 5 仿真结果与比较 （图 a 为雷达未与图像信息融合时单独跟踪结果（虚线）和与图像信息融合时的跟踪结果（实线）的比较； 图 b 为雷达在无反馈（虚线）和有反馈（实线）时的跟踪结果比较。 ）
雷达盲区
雷达传感器
融合区
图像盲区
图像传感器 图1
a
b
c
d
雷达传感器与图像传感器融合区示意图
(a-c 段为图像传感器作用距离,c-d 段为图像传感器盲区； a-b 段为雷达传 感器盲区,b-d 段为雷达传感器作用距离；b-c 段为融合区）
・1832・
系
统
仿
真
学
报
Vol. 16 No. 8 Aug. 2004
1
系统结构及工作原理
系统是由同一平台上的雷达传感器和图像传感器（红
1.1 系统工作条件
外图像或 CCD 可见光图像） 构成。 雷达传感器作用距离远， 但近距离存在盲区； 图像传感器作用距离近， 远距离存在盲 区。 两种传感器的信息在探测范围的重叠区域进行融合， 融 合区域如图 1 所示。 在本文中，假设系统对单目标进行跟踪，该目标由远 及近运动， 雷达与图像传感器扫描周期相同。 被动跟踪系统 对目标距离量测存在固有的非线性和不可观测性， 这常常导 致滤波发散或死锁； 而跟踪坐标系的选取对于滤波器的性能
Vol. 16 No. 8 Aug. 2004
系 统 仿 真 学 报 JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
・1831・
基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究
侯志强 1，李鸿艳 2，韩崇昭 1，冯新喜 2
（ 西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化所, 西安 710049；2 空军工程大学电讯工程学院, 西安 710077）
(6) (7)
2
式中：1 代表雷达，2 代表图像传感器，σ θ 和 σ ϕ 分别为方 位角和仰角的测量方差。 最后将融合后滤波结果分别反馈给雷达和图像传感器 作为下一时刻的初始状态， 同时将滤波结果中的距离信息送 给图像传感器的伺服系统作为引导信息， 来提高图像传感器 的目标捕获率。
式中，T 为二值化阈值。 当图像背景比较复杂时，如地面， 可以采用帧间相减法 来提取运动目标， 但应当注意的是， 由于运载平台是运动的， 此时所采用的帧间相减法必须首先进行背景对准， 然后再进 行帧间相减。 上述两种方法一般不需要人为参与。 目标检测更为直接 的方法是人工检测。 3.2.2 目标识别与跟踪 目标识别可以由人来完成，如果是人工方法检测目标， 则在人工锁定目标的同时可以进行目标的识别。 目标识别由 机器完成的方法至今还很不成熟， 尤其是对图像中的目标进 行识别， 由于目标图像是三维物体在二维平面上的投影， 可 以通过目标的多个二维平面投影恢复三维物体， 然后进行识 别， 但该问题本身就很难解决； 另一种比较实用的方法是神 经网络法， 这种方法将待识别物体在各种姿态下的二维投影 作为输入， 采用有监督的学习方法训练神经网络， 一般采用 BP 算法；还有一种比较有效的机器识别方法是在已知目标 先验知识的前提下，采用变形模板实现对目标的识别[3]。 对锁定的目标可以采用传统的相关跟踪法进行跟踪， 也 可以采用更为鲁棒的主动轮廓法[4]进行跟踪。如果目标的背 景比较简单， 则可以采用简单的形心跟踪法进行跟踪。 以上 各种方法可在很多条件下进行良好的跟踪， 而每种方法在一 定环境条件下又有可能失效， 可是， 在一定环境条件下所有 方法都失效的情况很少见， 因此一种更为通用的跟踪方法是 上述各种跟踪方法协同工作，即所谓的多模型跟踪法[5]。
收稿日期 ：2003-08-19 修回日期 ：2003-09-20 基金项目 ：国家 973 项目(2001CB309403) 作者简介 ：侯志强 (1973-), 男, 陕西眉县人, 讲师, 博士生, 研究方向为 计算机视觉、 信息融合； 李鸿艳 (1971-), 女, 陕西华阴人, 讲师, 博士生, 研究方向为信息融合；韩崇昭 (1943-), 男, 陕西乾县人, 教授, 博导, 研 究方向为非线性系统控制、信息融合；冯新喜 (1962-), 男, 陕西富平人, 教授, 博导, 研究方向为信息融合。
踪。 仿真结果表明， 本文提出的结构和算法有效地提高了系 统的跟踪性能，真正做到了雷达与图像传感器的优势互补， 具有较高的实际应用价值。
3.2 图像跟踪
图像跟踪系统依据雷达提供的方位信息对相关区域进 行搜寻，以检测、识别和跟踪目标，从而确定出目标精确的 方位信息， 将结果交给融合中心， 由融合中心结合雷达的距 离量测生成目标航迹。 如果图像跟踪系统依据雷达提供的方 位信息在相关区域并未搜索到目标，将结果交给融合中心， 融合中心据此可判相应的雷达信号为虚警。 3.2.1 目标检测 当图像背景比较简单时，如天空或海面，可以采用峰值 法检测目标。此时目标往往是图像平面上的灰度峰值点或 面，利用二值化方法将目标提取出来，公式如下 1, f ( x, y) = 0, f ( x, y) ≥ T f ( x, y) < T (4)
5.2 仿真结果
根据以上条件，按文中所述算法进行仿真，结果如图 5 所示。图 5a 对雷达单独跟踪时 X 方向的速度和位置估计误 差的绝对值（虚线）与融合后 X 方向的速度和位置估计误 差绝对值（实线）进行了比较。图 5b 对雷达在无反馈（虚 线）和有反馈（实线）跟踪时 X 方向的速度和位置估计误 差的绝对值进行了比较。
Vol. 16 No. 8 Aug. 2004
侯志强, 等：基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究
・1833・ (5)
角，β角为高低角。这一方位角和高低角为粗略值，还要以 目标在图像平面上的位置确定目标精确的方位角和高低角。
d 2 = AT S −1 A
式中， A= X −Y 是观测值之间的向量差。
1
摘
要：提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构
引入“反馈加引导”的思想，即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上， 利用距离信息引导图像传感器捕获目标， 利用角度信息引导雷达跟踪目标， 真正做到了两种不同传 感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。 关键词：目标跟踪；信息融合；雷达；图像 文章编号：1004-731X (2004) 08-1831-04 中图分类号：TN953 文献标识码：A
引
言1
多传感器数据融合是把若干不同来源或不同类别的相
概念， 先将融合结果反馈给雷达和图像传感器作为目标跟踪 的初始状态， 然后利用距离信息引导图像传感器快速捕获目 标， 利用角度信息为雷达指示目标方位。仿真结果证明该系 统充分利用了两种传感器的长处，提高了系统的跟踪性能。
互独立的测量数据进行综合处理， 以获得更精确更可靠的信 息的处理过程。 数据融合能获得比单传感器数据更好的目标 状态估计，增强信息的互补性，提高系统的综合应用效能。 例如，雷达测距精度高，信息量大，但是目标识别能力差， 而且由于主动式传感器， 很容易暴露携带自己的载体； 图像 传感器 （红外或可见光） 在目标检测方面远不如雷达灵敏和 迅速， 基本上不具有测距能力， 除非已知目标尺寸的先验知 识，但是却能够提供目标的形状信息，很容易识别目标，同 时能够提供目标准确的方位角和高低角信息， 另外， 图像传 感器是一种被动式传感器，具有很好的隐蔽性。因此，如何 将这二者有机的结合起来， 各取所长， 一直是跟踪领域研究 的一个热点，但是由于问题的复杂性以及所需知识的广泛 性，这一问题尚未得到很好的解决。 针对这一问题， 本文提出一种基于同一平台上雷达与图 像传感器融合的目标跟踪系统结构， 在采用先进的跟踪算法 和一定融合策略的基础上，该系统引入了“反馈加引导”的