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信息融合技术是指通过对多源信息进行有效整合和处理，从而获取比单一信息源更完整和精确的信息的一种技术。随着传感器技术的发展，多源信息融合成为信息获取的主流手段。雷达和红外传感器都是重要的目标检测传感器，它们具有不同的工作原理，可以互补各自的不足。将两者数据进行融合可以提升目标检测的精度和可靠性。
扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)是一种非线性状态估计技术，它通过线性化处理，将卡尔曼滤波推广应用于非线性系统。EKF可以很好地处理雷达和红外传感器测量值之间的非线性关系，实现两者信息的有效融合。
本文采用EKF实现雷达和红外数据的融合过程如下：
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建立系统动力学模型。这里将目标的运动状态量定义为状态变量，采用常规动力学模型描述目标的运动规律。
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建立测量模型。其中雷达测量模型考虑了距离和角度信息，红外测量模型考虑了目标像素坐标和强度信息。两者测量值与状态变量之间存在非线性关系。
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预测阶段。根据系统动力学模型，利用上次估计状态对当前状态进行预测。
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更正阶段。当有新测量值时，通过EKF对预测状态进行线性化，并利用卡尔曼增益对预测误差进行修正，得到当前最优估计状态。
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迭代运算。以预测-更新循环的方式重复执行上述步骤，实时追踪和修正目标状态估计值。
通过实验验证，与单一传感器相比，基于EKF的雷达和红外数据融合方法可以有效提升目标检测和跟踪的精度，尤其是在目标部分特征失效或遮挡的情况下，融合后系统的鲁棒性能得到很大提升。该方法具有广泛的应用前景，可以用于航空航天、自动驾驶等多源信息融合领域。
[1] 郑志刚.基于扩展Kalman滤波的ADS和雷达的数据融合的研究[D].中国民用航空学院 中国民航大学,2003.
[2] 张翊安,刘世前,敬忠良,et al.雷达和红外融合对高机动目标跟踪仿真研究[J].计算机仿真, 2011, 28(10):5.DOI:CNKI:SUN:JSJZ.0.2011-10-007.