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1.
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基于距离门限判决的交叉定位假点剔除算法
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姜亦武 王明宇 陈锋莉《现代雷达》,2008年第30卷第8期
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交叉定位是一种利用多传感器角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,在多目标情况下,该方法存在虚假定位问题。文中提出一种基于最小距离门限判决的多传感器多目标交叉定位假点剔除算法,该算法在最小距离交叉定位算法的基础上,通过最小距离门限判决剔除假点,其计算开销非常小。仿真结果给出了此方法的正确关联点检测概率和错误关联点(假点)剔除概率分布区域图,验证了方法的正确性和有效性。
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2.
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分布式干扰机对组网雷达的无源定位 被引次数：3
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解凯 陈永光 李修和 沈阳《电子学报》,2008年第36卷第6期
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利用测向——交叉定位法对组网雷达中的辐射源进行无源定位时,来自不同辐射源的信号交织在一起,形成两类虚假定位.为消除这些虚假定位,根据分布式干扰机的特点提出了一种新的定位算法:首先利用各干扰机中进行的初级信号分选和融合中心进行的融合分选识别去除第一类虚假定位;然后利用分选识别数据采用多点源定位方法对组网雷达进行定位.仿真试验结果证明,分布式干扰机对组网雷达的无源定位方法是一种有效的定位方法.
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3.
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多传感器多目标无源定位跟踪算法研究 被引次数：3
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刘梅 权太范 姚天宾 李海昊《电子学报》,2006年第34卷第6期
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针对多站无源测向交叉定位在复杂环境下会产生大量虚假定位点问题,本文提出了一种对目标进行无源定位跟踪的新方法,即先通过数据聚类,确定目标数量;由此动态建立多模弹性神经网络,去除了大部份虚假点;再通过建立航迹树的方法来动态跟踪目标,去除弹性网络未去除的虚假点.该方法解决了大量虚假点存在的情况下,目标数量的确定难题、弹性网初始化难题及动态剔除虚假点难题,进而有效地解决了多干扰机目标相关、虚假点的剔除问题.仿真分析试验表明:该方法计算量低,弹性网络收敛速率快,目标正确锁定率及虚假点剔除率高.
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4.
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交叉定位中去除虚假目标的一种新算法
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陈建宏 时银水 赵国顺《弹箭与制导学报》,2010年第30卷第4期
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针对测向交叉定位系统数据关联中存在虚假定位的问题,提出一种改进的分层快速关联算法.该算法先通过挖掘各传感器的相互位置关系与其对同一目标所形成方位量测之间的几何规律,利用候选关联的方位量测构造检验统计量,进行方位粗关联,排除了大部分虚假候选关联,减小了运算量;再对剩余候选关联进行分层组合,提取出正确的关联集合.仿真结果表明,文中算法可快速、准确的排除虚假定位点.
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5.
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被动传感器快速数据关联算法研究 被引次数：2
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李彬彬 王朝英 文曦《传感技术学报》,2008年第21卷第7期
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多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种新的快速数据关联算法,即首先采用粗关联排除部分虚假点,再利用三维分配算法进行细关联,求出近似最优解。该算法可以快速削减候选关联集合的数目,并可简化关联代价的计算。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。
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6.
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基于遗传算法的单站无源纯方位定位算法
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范嫦娥 李德毅 彭冬亮 郭云飞《计算机仿真》,2007年第24卷第6期
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提出了一种基于遗传算法的单站无源纯方位定位算法.首先对无源声探测系统中的时间延迟问题进行分析并建立目标运动模型,仅利用被动声目标的方位角信息,完成单声传感器对目标的定位.对于单目标情况,结合目标运动模型和目标的方位角信息,运用遗传算法估计出目标的位置;对于多目标情况,首先用多假设可能数据关联完成多目标方位角的关联,再对每一个目标运用遗传算法估计出该目标的位置.最后通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性.
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7.
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基于FBG单传感器的复合材料板低速冲击定位研究
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陆 观《传感技术学报》,2019年第32卷第2期
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由于复合材料结构先验知识获取的困难性及多传感器动态监测的冗余性，提出了一种基于归一化互相关的单传感器 冲击定位方法，并搭建了单传感器复合材料板低速冲击定位系统。首先，利用归一化互相关方法提取基于冲击位置的信号特征，并有效去除传感器的温度交叉敏感和冲击能量影响因素。然后，计算样本信号和待定信号的归一化互相关值，并进行比较。最后，选择待定位信号角度范围内前三个最大相关值的样本点组成定位参考区域，以三角区域质心来评估冲击位置，在 600ｍｍ×600复合材料层合板上进行单传感器低速冲击定位验证实验。结果表明利用该定位方法可以准确进行冲击定位，其中最大误差为45.91ｍｍ，平均误差为24.99ｍｍ，通过单传感器定位性能实验结果显示:单传感器位置变化不会影响平均误差范围变化，单传感器定位平均误差和最大误差等大于双传感器，但均符合工程应用范围。结果证明，此方法能够在保证监测准确率的情况下尽可能减少大型复合材料结构传感网络中传感器的数目，同时大大减小布线和数据处理的复杂性，为大型结构健康监测提供了依据。
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8.
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两站无源定位系统中的多目标跟踪算法研究 被引次数：15
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修建娟 何友 王国宏 修建华《电子学报》,2002年第30卷第12期
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两站多目标纯方位跟踪中的虚假定位点识别问题是被动定位中尚待解决的一个重要问题,本文对此问题进行了研究,并给出了一种排除两站虚假定位点的新方法.该方法首先根据两个观测站在初始时刻所测得的角度进行交叉定位,由定位结果估计目标初始时刻所在的空间范围,并对此空间范围进行分区;然后对方位数据进行关联,以判断哪些方位角数据可能来自同一个目标;在每一个子区间上分别利用扩展卡尔曼滤波模型(EKF)进行滤波,并给出目标落在每个子区间上的概率,把此概率值作为权重对各个子区间的滤波结果进行加权来估计目标的状态;该概率值在以后的跟踪过程中按照贝叶斯准则不断进行更新,而更新概率低于检测门限的子区间予以取消.通过仿真分析可看出,利用本文提出的方法两个观测站可对多目标进行良好的定位和跟踪.
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9.
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弹丸落点被动声定位方法
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宋 凯 夏晨秋 张承伟《兵工自动化》,2015年第34卷第6期
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为提高目前炮兵定位以及靶场试验弹丸落点检查精度,提出一种基于五元十字阵的双基阵定位模型.分析五元十字阵中测距、阵元间距对定位精度的影响,介绍利用声传感器阵列的被动声定位方法,利用三角交会法对目标进行定位并仿真分析.仿真结果表明:基于五元十字阵的双基阵比单基阵的测距相对误差小,能够有效提高定位精度,具有较好的工程应用价值.
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10.
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杂波环境下多被动传感器单目标跟踪算法 被引次数：1
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李彬彬 冯新喜 王朝英 雷雨《电光与控制》,2012年第19卷第8期
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由于被动传感器只能获得目标的角度量测,因此杂波环境下基于被动传感器的关联问题较主动传感器更为困难。针对杂波环境下纯方位多被动传感器系统的单目标跟踪问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的模糊综合贴近度关联跟踪方法。该方法采用直角坐标系下多被动传感器系统的扩展卡尔曼滤波对目标进行跟踪。首先利用目标航迹的预测信息,针对每个传感器建立确认跟踪门;在获得候选关联组合后,直接利用角度信息建立各候选关联组合与角度预测值间的模糊综合贴近度,通过在所获得的全部模糊综合贴近度中寻求最优解完成量测到航迹的关联。仿真实验表明,该方法可以有效地解决杂波环境下多被动传感器系统的单目标跟踪问题。
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11.
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一种双平台无源定位去除虚假点的新方法
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张海峰 李宏 吴建民《弹箭与制导学报》,2008年第28卷第4期
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双平台无源定位系统中虚假定位点的排除是一个尚待解决的重要问题。针对这一问题，利用传感器测角精度作为一个门限，提出了一种新方法。该方法首先用最小二乘法求出目标位置的估计值，并算出该估计值相对于基准平台的俯仰角；其次算出该角度与基准平台实际俯仰角的差值并用该值和门限作比较，大于门限的看成虚假点排除。仿真结果表明，该方法能大大提高关联正确率。
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12.
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基于D-S证据理论的数据关联新方法
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张智超 李良群 谢维信《信号处理》,2011年第27卷第9期
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针对被动传感器网络中的多目标数据关联,提出一种基于D-S证据理论的数据关联新方法.根据被动传感器网络中多目标跟踪的特点,建立适合于被动目标数据关联的6种合成证据(包含速度变化量、航向角变化量、飞行时间变化量、观测可能性、属性变化量与未知),根据各自的自相关函数自适应确定证据权值,通过证据权值与信任函数的乘积动态调整合成中各证据的比重,最后应用多级决策获取对目标观测的关联结果.仿真结果表明,使用自相关函数改进的D-S证据理论的数据关联新方法能够在抑制观测中冲突证据影响的同时,削减关联运算时间,获得被动多目标实时有效的关联结果,性能优于模糊C均值聚类关联方法(FCM)和传统D-S证据理论的数据关联方法.
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13.
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纯方位被动多传感器多目标跟踪算法
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李彬彬 冯新喜 李鸿艳 宁宣杰《红外与激光工程》,2012年第41卷第5期
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多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。首先建立了直角坐标系下多被动传感器的高斯-厄密特滤波模型;在该模型的基础上,采用多维分配问题的思想,直接建立各传感器角度量测与目标角度预测值的候选关联组合,并将其进行动态地分配,提高了关联效率。仿真实验表明,该方法可以实时、高效地解决多被动传感器系统中的数据关联问题,并且能够对多目标进行稳定的跟踪。
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14.
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一种基于红外被动探测的多目标定位方法研究
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《红外技术》,2019年第3期
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针对多目标红外被动探测定位技术应用的需要,提出了一种基于红外被动探测的多目标定位方法。研究了三站联合定位算法,解决了多目标情况下虚假目标干扰、数据匹配难度大的问题,开展了定位精度、虚假目标剔除效果数学仿真。仿真分析和实验表明,该方法能够有效剔除虚假目标,实现多目标红外被动探测定位功能,定位精度满足应用需要。
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15.
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基于神经网络的分布式被动传感器信息融合技术
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《兵工学报》,2020年第1期
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在分布式被动传感器信息融合中,存在多传感器信息关联和单传感器目标估计困难,二者相互依赖和制约,造成相对于不同传感器的信息难于进行时空对准、虚假目标不能消除。为此,应用一种混合式有序分层信息融合结构,避免多传感器信息的多重组合问题,建立了基于两个传感器的信息关联与目标估计联合优化模型,并采取一种优化神经网络算法,避免关联中的组合计算。仿真计算结果表明,这种信息融合结构、优化模型和模拟神经网络的应用是解决被动信息融合系统中关联和估计问题的一种有效方法,所采用的Hopfield型神经网络易于实现,可以提高信息融合的性能。
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16.
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基于传感器和目标自身特性的幻影排除算法
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戴光华 黄伟平 乐艳丽《空军雷达学院学报》,2012年第5期
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为了消除无源探测定位中测向线交叉产生的大量虚假交点,提出了一种基于传感器及目标自身特性的幻影排除算法.利用传感器的最大探测距离、相对位置以及目标信息,通过几何推导出关联张角、候选观测集和有效观测集,得到一个可靠的角度关联范围,挑选出可以进入关联的角度观测.然后采用基准线最小距离法找出目标的定位点集.仿真实验表明:本文算法能有效地排除无源交叉定位产生的虚假交点,不仅大量地减少目标关联次数,而且大大地提高了系统实时性和成功关联概率.
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网状被动传感器系统视线交叉目标定位方法 被引次数：4
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刘宗香 谢维信 杨烜《电子与信息学报》,2005年第27卷第1期
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在被动传感器系统中,快速、准确的定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决网状被动传感器系统中目标定位问题,该文提出了垂线定位法。仿真实验结果表明,垂线定位法是一种有效的目标定位方法,其定位误差的方差能达到Cramer-Rao下界。
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18.
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一种结合时差信息的测向定位虚假点消除算法
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陈红 蔡晓霞《弹箭与制导学报》,2011年第31卷第1期
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多测向站多目标交叉定位时存在定位虚假点问题,随着测向站和目标数目的增加,虚假点数量急剧增加,当测向误差较大时,正确关联率很低。针对这一难题,文中提出了一种结合时差信息的定位虚假点消除新算法,在利用测向站获取的方位角信息进行交叉定位的基础上,结合到达时差信息计算测向站之间测向数据的相似度,依据相似度最大的准则进行数据关联。仿真结果表明,改进后算法的正确关联率明显提高,从而能够更有效地消除虚假定位点。
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19.
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声传感器网络目标定位算法实现研究 被引次数：1
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曹一涛 薛安克 林岳松《计算机工程与应用》,2007年第43卷第8期
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声传感器可以通过分析接收到的目标发出的次声波噪声得到目标的方位角和属性信息,通过对声传感器的组网,融合网内多传感器的信息,可以实现对目标定位的目的。因此定位算法及其实现技术是声传感器网络的核心技术之一。由于声传感器网络中各个探测区域具有不同的特点,首先根据声传感器网络的特点将定位算法进行了分类,提出了一种有效的算法选择机制,减少了时间延迟对于目标定位的影响。同时为了降低目标定位算法的复杂度,提高运行效率,提出了并行处理和数据存储的方案。最后通过仿真验证了方法的有效性。
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20.
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基于多向次序关联的AOA量测数据关联
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王鹏 姬红兵 刘龙 张文博《电子学报》,2021年第49卷第3期
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利用到达角(Angel Of Arrival,AOA)进行目标定位是被动监测领域广泛采用的技术之一.然而,在多基站多目标环境中,通常难以直接获得AOA量测数据间的关联关系,因此需要在目标定位前进行有效的量测数据关联.本文针对AOA量测数据的关联问题,提出了一种基于多向次序关联的AOA量测数据关联方法.该方法首先构建了一种用于描述数据间关联程度的代价函数,并利用雅克比方法估计误差分量的方差.其次结合分配算法和寻优思想,分别计算局部关联方向和基站的关联次序,最终得到关联结果.实验验证了本文方法对密集目标和随机目标量测数据关联的有效性.
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