一种新的基于统计的航迹关联算法

多源航迹融合一直是信息融合领域的研究热点。在对最近邻数据关联算法的研究基础上,提出一种新的"筒状"最近邻数据关联算法,对该算法进行仿真分析,与最近邻数据关联算法相比,新算法在密集环境下关联性能明显更优,易于工程实现。     

组网火控雷达自适应航迹关联算法研究

为了满足组网火控雷达高效准确地处理复杂、未知航迹数据的需求,航迹关联算法应该具备自适应的能力;针对分布式结构的组网火控雷达系统数据率高、处理速度要求快和每个节点只跟踪一个目标的特点,给出了一种航迹关联不确定度的定义,并将其引入传统的加权法关联过程;结合航迹不确定度与系统快速处理的需求,提出了一种基于加权法的关联步长自适应关联算法;通过建立仿真实验,给出了相关参数的门限以及仿真结果,分析其仿真结果,验证了算法的合理性和可行性,得到了更高的关联正确率.     

基于改进加权航迹关联的异步融合算法与仿真

在分布式多传感器信息融合系统中,来自各传感器的局部航迹往往是不同步的。针对分布式多传感器异步航迹关联与融合问题,文中提出一种基于改进加权航迹关联的异步航迹顺序融合算法。把多传感器异步航迹外推校准到同一时刻,实现异步航迹的同步化,再用改进的加权航迹关联算法进行航迹关联,并利用顺序融合算法对已关联航迹进行融合。仿真结果表明了该算法的有效性。     

在目标航迹断续下雷达和ESM数据关联的新方法

雷达和ESM是获取敌方目标电子信息最重要的传感器,通过航迹关联、估计处理,可以提高对空域的态势感知能力.当雷达和ESM的探测目标航迹处于断续情况下,角度直接关联的不确定性很容易造成错误关联或漏关联,从而不断起始新的融合航迹.论文将测量的角度转换为证据,再利用DS理论进行频谱、属性等证据综合推理,能较好地提高关联正确率,维持融合航迹的连续性.     

基于Hough变换的航迹关联算法

目前的航迹关联算法大都存在抗干扰能力差和计算量大的缺陷,从这个角度出发,将Hough变换引入航迹关联,利用其良好的抗噪声能力和它适用于并行处理、实时应用的优良特性,解决了现有航迹关联算法存在的问题;仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于深度学习网络模型的端到端航迹关联

为提高雷达数据处理中航迹关联的智能性,充分利用目标的特征信息,并简化系统处理流程,提出了一种基于深度学习网络模型的端到端航迹关联算法。首先分析了基于神经网络的航迹关联存在样本细节少、处理流程繁杂的问题,然后提出了端到端的深度学习模型。该模型根据航迹关联数据的处理特征,改进了卷积神经网络结构用于特征提取,充分利用了长短期记忆网络对历史信息和将来信息的处理能力,并分析了前后航迹的关联性。在对原始数据进行卡尔曼滤波后,将全部航迹信息特征作为输入,并由基于卷积神经网络特征提取的长短期记忆深度神经网络模型直接输出航迹关联结果。仿真结果表明,提出的模型可以充分学习推演目标的多个特征信息,具有较高的航迹关联准确率,对航迹关联的智能化分析具有一定的参考价值。     

机载雷达与ESM航迹关联技术研究

机载雷达和电子对抗侦察(ESM)已经成为机载平台上获取目标信息的重要传感器,它们之间的数据关联是典型的异类传感器数据关联问题,以往对于关联判别函数的选取,大多只考虑方位角信息,而忽略或弱化其他信息的使用,针对此问题,在对于关联函数的选取上,充分利用了角度和属性信息建立判别函数,并基于此判别函数,提出使用航迹关联三门限算法对机载雷达与ESM航迹进行关联判决。仿真结果表明:该方法具有较低的漏关联概率和错误关联概率,能很好地解决机载雷达与ESM航迹关联问题。     

基于模糊理论的证据航迹关联算法分析

针对模糊推理航迹关联算法隶属度函数确定较为繁琐、影响算法灵活性等现实问题,将证据理论引入模糊航迹关联算法,对隶属度函数进行加权处理以获取证据信息,并在此基础上进行基于证据理论的融合处理.仿真分析表明,基于模糊理论的证据航迹关联算法具有较强的环境适应性,能够在不大幅增加运算量的情况下进一步降低模糊航迹关联的不确定性,体现了证据理论在解决不确定问题上的优良特性.     

基于DSmT的机载目标断续航迹关联

针对机载目标跟踪中常见的目标航迹断续问题,将多传感器获得的目标属性与状态等多特征信息相结合,建立中断前后各航迹段组合的关联统计量,以各特征关联度为证据并基于DSm理论进行合成,根据识别结果对同一目标中断前后的航迹段进行关联,提高航迹连续性并降低战场态势复杂度。仿真结果表明了该方法的有效性与可行性。     

基于方位与时延信息融合的被动声纳航迹关联

在探测区域存在多个目标的情况下,水声岸站被动测向定位系统必须首先解决多目标的航迹关联问题,即确定各个传感器所测量的信息哪些是来源于同一目标的.通过融合被动声纳所测量到的方位和时延信息提出了一种方位最近邻关联方法,对该方法和传统的多维分配算法进行仿真表明该方法能获得很高的正确关联概率,同时该方法克服了传统的多维分配算法在传感器和目标数量较多时计算量过大的问题,是一种优于多维分配算法的水声被动多传感器多目标航迹关联方法,这说明利用信息融合手段解决水声领域航迹关联问题具有潜在的优势.     

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对

针对传统飞行计划与雷达航迹配对方法的缺陷和不足,提出基于双门限航迹关联思想的飞行计划与雷达航迹配对方法。利用飞行计划推算出计划航迹;基于双门限航迹相关思想对计划航迹和雷达航迹进行双门限准则判断,并以此判断结果作为飞行计划与雷达航迹配对的主要依据;通过多义性处理最终实现飞行计划与雷达航迹正确快速配对。通过仿真实验与其他方法进行比较验证:该算法具有较高的准确性和实时性。     

基于AIS的雷达高精度误差校准方法

利用AIS进行雷达标校在军事领域已得到广泛应用。但在标校过程中发现,校后雷达精度很多时候没有得到显著提高。从误差序列处理层面上对影响校后雷达精度的原因进行分析,提出一种基于AIS的雷达高精度误差校准方法。新方法首次提出在传统的校准流程中加入误差分布分析这一环节,并对关联、对准后的误差序列进行两次异常值筛选。通过实测数据证明,所提出的方法能够得到较准确的系统误差估计值,对雷达的系统误差进行了有效的校准。     

基于多因素模糊和灰色关联度综合的AIS与雷达数据关联

为提高多目标密集环境下AIS与雷达探测目标关联正确率,将多因素模糊判断和灰色关联度进行结合,提出一种新型关联算法。该算法将目标航迹看作四个因素的时间序列。首先利用多因素模糊判断对四个因素的时间序列集合进行初步关联判断,然后对满足初步关联条件的目标进行四个因素的灰色关联度决策,确定最终航迹相关的目标。仿真证明,该算法相较于单独使用多因素模糊判断,有效提高了关联正确率;相较于单独使用灰色关联度算法,有效缩小了关联范围。     

基于数据关联的多雷达点迹融合算法研究

在典型应用场景下,针对传统数据关联算法易于产生目标跟踪丢失的问题,提出了并行多传感器联合概率数据关联算法(PMSJPDA),给出行多传感器联合概率数据关联算法的实现流程,并对该算法进行理论分析。最后采用两部典型雷达构成PMSJPDA数据融合系统,对其算法的目标跟踪精度进行仿真,仿真结果表明,所提出算法可有效改善对目标的跟踪性能,提高了对目标的跟踪精度。     

基于LabVIEW的雷达抗干扰性能评估软件开发

以某型号导引头抗干扰性能评估需求为背景,详细介绍了抗干扰评估系统的结构体系、流程设计.分析阐述了选择LabVIEW作为开发平台的原因,巧妙使用各种基本结构,如for loop、while loop,实现了基于LabVIEW平台开发评估软件时所需要解决的关键技术,主要包括模块调用、结果显示、功能组合(开闭环)等.     

基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法

为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法,综合考虑各个因素的影响,构造模糊关联矩阵,并利用历史信息和先验知识进行航迹关联。仿真表明该算法在航迹相交状态下,相交时刻关联正确率比K-medoids聚类算法提高5%左右,近距平行状态下关联正确率的收敛速度优于K-medoids聚类算法。     

基于Lab VIEW的轨距实时动态检测系统设计

针对目前轨道存在的轨距不平顺现象,设计了一种安装于轨检车上的轨距实时动态检测系统。系统根据轴角编码器发出的脉冲数,确定2D激光位移传感器的采样周期和采样点,并实现传感器数据同步采集,通过基于控制器局域网(CAN)协议的传输总线,完成钢轨断面轮廓数据的传送。上位机LabVIEW应用程序记录轨距点坐标,同时根据三角函数计算出轨距值并存储于Excel表格中。通过系统和人工现场测试,验证了系统硬件性能稳定性和软件设计合理性,达到了动态实时检测轨距的目的。在轨检车运行速度30km/h时,轨距检测的误差在(-0. 85,+0. 65) mm之间。该系统具有效率高、通用性强的特点,对于其他数据采集系统具有一定的参考价值。     

基于特征航迹简化模型的中心航迹提取研究

针对现有中心航迹提取方法存在的问题：进近转弯点容易缺失,2。数据量庞大、运算耗时,有些航迹点没有代表性。根据“以直代曲”思想简化航迹点数据,然后基于特征航迹的航向进行聚类,求得平均航向并得到中心航迹定位点,最后使用B样条曲线拟合得到中心航迹。仿真结果表明,使用新方法航迹点数量减小78.92%,同时准确地得到中心航迹,解决了转弯点缺失和耗时的问题,验证了新方法对于中心航迹的提取具有准确性和有效性。