一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法

本发明公开一种结合主被动信息融合与集成学习的运动目标跟踪方法，主要解决现有技术单一数据源易受噪声和异常值影响、模型复杂度高且稳定性差的问题。其实现步骤为：将主动探测和被动探测数据融合，得到观测数据；使用多项式拟合最小二乘法和极限学习机拟合观测数据，分别得到基础学习器1和基础学习器2；通过集成学习的堆叠法将两种学习器的预测结果结合，得到目标的预测状态；对目标预测状态进行高斯滤波平滑处理；计算目标的运动速度；判断是否为最后一组观测数据，若是，则结束跟踪。本发明通过主被动信息融合与集成学习方法的结合，提高了模型的稳定性，实现了对目标的高效、精准跟踪。