分布式多传感器数据融合中的双门限航迹相关算法

本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,双门限航迹相关算法的性能明显优于传统方法,其正确相关率比传统方法提高了大约35％.     

分布式传感器数据融合中的双门限航迹相关算法

本文提出了两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限入迹相关算法。本文对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述，研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的伏计方法，并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较。仿真结果表明，在密集目标环境下和／或交叉、分岔和机动航迹较多的场合，双门限航迹相关算法的性能明显优于传统方法，其正确相关率比传统方法提高了３５％。     

多传感器数据融合系统中两种新的航迹相关算法

本文提出两种合适于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法，对这两种序贯序迹相关准则进行了严格的数学推导和描述，研究一航迹相关质量设计和多义性处理方法，并通过仿真把它们与两个经典方法进行了比较，仿真结果表明，在密集目标环境下和／或交叉，分岔及机动航迹较多的场合，两种序楠航迹相关算法的性能与传统方法相比获得了明显的改善，其正确相关率与传统方法相比提高了约百分之三十。     

灰色航迹关联算法的分析与改进

研究并改进了灰色航迹关联算法。通过引入雷达自动检测理论中的双门限信号检测法,在原灰色航迹关联算法中设置双门限,提出了基于双门限的灰色航迹关联算法。经过仿真,改进后的新算法,将航迹平均关联正确率在原灰色航迹关联算法的基础上提高了1.42%。最后,对所有涉及的航迹关联算法进行了综合对比,分析了改进后的双门限灰色航迹关联算法的优势及适用环境。     

基于统计双门限的中断航迹配对关联算法

针对现有经典的中断航迹关联算法在目标密集、航迹交叉或分岔环境下关联正确率低和实用性差的问题,该文提出了基于统计双门限的中断航迹配对关联算法.该算法引入统计双门限原理,增加了2 分布门限检测的关联样本数,对复杂环境具有更强的适应能力.仿真验证表明,在空中飞行目标航迹交叉环境和弹道目标环境下,该文算法的全局正确关联率和平均正确关联率均比经典算法有显著提高,验证了该算法性能的优越性.      

舰用作战指挥系统多传感器信息融合技术优化

针对海军作战舰艇单平台多传感器信息融合的需求,优化单平台舰载指控系统使用的信息融合工程化算法。采用模糊双门限相关算法,重点解决融合态势稳定性不高等问题,提高单平台信息相关正确率和信息融合航迹连续性。     

基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法

针对在一般高斯白噪声环境中,传统的双门限能量检测频谱感知算法忽略确定两门限之间的感知信息的问题,该文提出一种基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法。新算法以最优化检测概率为目标,采用序贯方式对协作用户进行动态自适应双门限建模,并对处于两门限之间的接收能量值进行软判决。进一步地,新算法能自适应动态调整门限大小和各判决区域协作用户数,以达到最大化检测概率和最优化受试工作特征曲线的目的。理论分析和仿真结果表明,与经典的双门限能量检测算法相比,提出算法具有更优的检测概率。     

基于模糊综合函数的航迹关联算法

本主运用现代数学中的综合分析方法,提出了模糊综合航迹关联算法,文中详细讨论了状态零碎垧 量间模糊综合相信度的计算和评价方法,导出了三种典型模糊综合函数的递推式,研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较,仿真结果表明,在密集目标环境下和／或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约４０％     

基于模糊综合函数的航迹关联算法

本文运用现代数学中的综合分析方法,提出了模糊综合航迹关联算法,文中详细讨论了状态估计向量间模糊综合相似度的计算和评价方法,导出了三种典型模糊综合函数的递推式,研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约40％。     

一种改进的基于速度信息的航迹关联算法

简要介绍了分布式雷达组网的工作过程及原理,讨论了航迹关联中的加权法和双门限关联法。进而提出一种基于速度信息的关联算法,利用机动目标交叉飞行时速度信息的差异,并且航迹采用粗、精关联相结合的方法。在特定的仿真场景中,对三种算法进行了比较,仿真结果验证了该算法的有效性。     

机载ESM与雷达航迹融合仿真系统研究

机载电子对抗侦察（ESM）和雷达已成为机载平台上获取目标信息的重要传感器。针对机载平台的特点模拟工程实践,从航迹配准、航迹关联和航迹融合三个阶段给出了一套仿真计算过程,构建了一个多参数航迹融合仿真模型。在航迹配准中主要考虑ESM传感器和雷达航迹数据之间的时空对齐问题,航迹关联中分析了基于统计理论的、基于模糊分析的和基于快速判别的三种航迹关联算法,在航迹融合中采用一种快速的加权融合的方法。仿真实验中给出了一种衡量不同航迹关联算法性能的评估计算方法,比较了在不同参数环境下三种航迹关联算法的性能及航迹融合的效果。最后给出了一些实验结论和工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。     

一种雷达与ESM的相关算法及其解析分析

给出了一种可用于不等样本情况下雷达与ＥＳＭ航迹的相关算法，该算法主要包括相关规则，多义性处理决策门限的设置，并对算法进行了理论分析和仿真。     

基于广义Hough变换的航迹关联算法

在分布式多传感器信息融合处理系统中,针对目前航迹关联算法存在的缺陷,在前人研究的基础上,将广义Hough变换应用于航迹关联,有效地解决了常规Hough变换只能实现匀速直线运动目标航迹关联以及统计法的抗干扰能力差和模糊法的参数设置复杂等问题.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

分布式多雷达组网融合算法及软件设计

介绍适用于分布式多雷达组网的航迹相关序贯检测算法＾１和两种数据融合算法：加权平均法和线性组合算法＾２,３,以及采用这些算法的航迹融合中心的软件设计。仿真结果表明,综合这些算法,选择合适的软件设计方案,可实现对局部航迹的有效融合。     

基于时间序列聚类的多雷达数据融合

针对多雷达数据融合问题，提出了基于时间序列的聚类算法，用于实现航迹相关，即以时间序列为基础把聚类模型转化为基于特征匹配的聚类算法。进一步考虑到多目标密集时，部分来自不同目标的数据可能比来自同一目标的数据更接近，易导致关联错误，为此提出了基于时间序列的模糊聚类算法。对上述两种算法的聚类结果，应用卡尔曼滤波器实现滤波跟踪，在不同的情况下仿真后发现，在跟踪目标较少且相互位置较远的情况下，两种算法均有效，在跟踪目标较多且相互位置靠近的情况下，基于时间序列的模糊聚类算法更有效。     

基于多维分配和灰色理论的航迹关联算法

针对目前应用于分布式多传感器系统中航迹关联算法只能解决两局部节点航迹相关的问题,该文提出了一种基于多维分配的灰色航迹关联算法。该算法运用灰色理论获取各传感器航迹间的灰色关联度,以此关联度为多传感器系统的全局统计量构造多维灰色关联度矩阵,并根据此矩阵形成的多维分配问题的解获得各传感器航迹间的关联结果。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,该算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率较灰色航迹关联算法提高了大约8.8%。     

一种天波超视距雷达分级Hough变换航迹起始方法

天波超视距雷达固有的低数据率、低检测概率和低量测精度等特征对航迹起始方法提出新的挑战。本文提出了一种天波超视距雷达两级Hough变换航迹起始算法(TH-HT)。该方法首先采用时间-径向距离数据进行第1级Hough变换,将多普勒量测作为积累约束条件来避免无效积累,得到候选航迹;之后对与每条候选航迹相应的时间-方位角数据进行第2级Hough变换,最终得到确认航迹。通过描述各级积累单元获得杂波投票数期望的定理,给出两级阈值的确定方法。与MMUPDA的仿真比较表明,TH-HT不但具有较高的航迹起始概率和较低的虚假航迹概率,而且运行时间大大降低。