基于卡尔曼滤波的雷达遥测一体融合方法OA

传统分立式雷达与遥测系统存在设备冗余、多源异构数据协同不足、跟踪与处理环节割裂等问题。文中基于雷达遥测一体化系统架构,提出一种采用卡尔曼滤波的自适应加权融合方法。首先,针对反射式、应答式位置数据与遥测角度数据的观测维度差异,分别设计线性和扩展卡尔曼滤波器进行局部估计,并引入新息χ^(2)检验在线剔除野值;其次,在融合中心显式考虑遥测与应答式局部估计的互协方差,基于最小均方误差准则推导自适应加权因子,实现全局航迹最优融合;最后,通过“数据融合→跟踪调度→伺服控制”闭环联动架构,实现系统的高精度跟踪。仿真结果表明,所提方法在常规及异常场景下均保持稳定的跟踪性能,融合精度显著优于任一单一传感器,有效解决了多源异构数据自适应融合与闭环联动优化问题,具有较强的工程应用价值。