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多目标轨迹关联算法的性能分析问题是天基光学被动测角跟踪系统中的核心和难点之一.该文针对具有代表性的基于最邻近准则的轨迹关联算法,提出了一种基于多伯努利模型的被动多传感器多目标轨迹关联性能分析新方法.首先,对关联倾角差统计量的概率分布进行准确建模.接着,分析最邻近轨迹关联算法在多目标情况下的等价条件,求解出每一个目标在多目标情况下的正确关联概率.最后,通过将每一个目标的正确关联概率类比为伯努利试验的成功率,从而将多目标情况下的整体关联性能问题建模为多伯努利问题,在此基础上实现对多目标轨迹关联性能的理论推导.密集目标场景下的Monte Carlo仿真结果验证了该理论分析方法的有效性,分析结论可以为传感器调度等工程应用提供参考. 相似文献
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三星时差定位系统中,当对多个距离接近、功率相当的雷达辐射源进行侦收定位时,会产生时差定位解模糊。提出利用前一时刻与后一时刻观测量独立进行定位,并对前后双时刻定位信息进行联合的算法,有效剔除时差定位模糊解,实现对多个雷达辐射源的高精确度定位。理论分析与仿真结果表明:对多个雷达辐射源进行单次三星时差定位时,除真值外,会产生模糊解;通过联合双时刻定位结果,可实现模糊解的剔除,有效解决多辐射源解模糊问题。 相似文献
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针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。 相似文献
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不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。 相似文献
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针对机载有源无源雷达量测数据不同步、不同维的特点,提出了基于自适应变维非线性量测最优线性无偏滤波(BLUF)有源无源数据融合方法。首先将三维的非线性量测的最优线性无偏滤波推广到六维的情况,然后针对融合中心收到的量测数据的类型采用不同维的最优线性无偏滤波。该融合方法不但有效地解决了机载有源无源雷达数据的不同步、不同维给融合带来的困难,还大大提高了融合的精度。通过仿真证明了自适应变维的有源无源数据融合方法的有效性。 相似文献
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特征关联是无源多传感器辐射源融合识别的一个关键步骤。特征关联是根据来源于同一辐射源的量测数据所具有的相似性,采用一定的算法和分配策略将多传感器获取的对多辐射源的量测值进行分类划分和关联判定,利用辐射源的特征信息来消除关联模糊。特征关联过程中一个重要环节就是分类算法的选取。K-Means算法是基于划分的聚类算法,已经广泛应用于诸多领域。改进了 K-Means算法,用灰关联度代替传统的距离度量定义了样本点间的距离,并对模拟产生的雷达辐射源特征参数样本集 Radar-da-tabase进行了分类。仿真结果表明,改进的K-Means算法提高了关联正确率,但消耗了更多时间。 相似文献
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数据关联是多传感器信息融合的核心技术,其常用的航迹数据关联方法主要有NN、PDA、JPDA、MHT等算法。常用关联算法有的不适合强杂波或多目标环境、有的计算量大、有的时效性差等不足。文中采用了基于贝叶斯航迹概率的数据关联算法,来实现雷达航迹之间数据关联。首先介绍贝叶斯和航迹关联技术原理;其次描述贝叶斯算法过程;最后通过仿真证明该关联算法有效性。 相似文献
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无源定位目标跟踪雷达系统数据融合方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
无源定位目标跟踪雷达系统数据融合方法是信号处理的研究热点,为了探寻无源定位中数据融合的有利方法,系统分析了无源数据关联中系统数据融合的方法,给出了灰关联方法等的具体处理步骤,并通过仿真给出了处理结果。由利用灰关联对ESM的时间-方位曲线进行融合,和情报库对比,关联成功率为100%,平台身份识别率为100%。 相似文献
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文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度. 相似文献