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利用角度、角度变化率和ITG信息的主被动传感器数据关联 总被引:2,自引:0,他引:2
异类传感器数据关联是数据融合中的一个难点,综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器数据关联的一个重要途径。对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪、ESM传感器在修正的极坐标系对目标进行跟踪情况,本文综合利用角度、角度变化率和ITG(Inverse-Time-to-Go)信息,构建了新的关联统计量,并进行了计算机仿真。结果表明,本文给出的新关联统计量较之只利用角度和ITG信息的关联统计量有更好的关联性能。 相似文献
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为解决异地配置的雷达和红外传感器数据关联问题,建立了数学模型将数据关联问题转化成运筹学中的分配问题。分析了经典的匈牙利算法存在的缺点,结合代价矩阵的特点,提出了求解分配问题的一种新的算法——差额法。该算法在代价矩阵差额最大的行或列中优先寻找最小元素,符合全局优化思想。算法简单易懂,克服了经典的匈牙利解法实现难、处理速度慢等缺点。实际应用表明,本文数据关联模型以及差额法适合于处理背景杂波不太强和目标不太密集情况下的异地多传感器数据关联问题。 相似文献
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针对主被动传感器异地配置情况,利用视线测量转换过程,对主被动联合探测的数据关联算法进行了改进:首先,计算视线垂足至主动传感器的距离,以方位测量与该距离之差(测量差)构造新的统计量,通过视线间距以及测量差两个统计量检验初选出候选关联集;接着,主被动视线交叉将不完整的被动测量补充为完整测量,用精度加权法实现多角度测量之间的融合,得到候选集的定位点估计,计算各定位点与目标的关联概率;然后,以视线间距和测量差构造测量距离,利用测量距离之和表征关联集内部各视线的紧密度,给出视线关联度;最后,用视线关联度修正关联概率,最大值搜索正确关联组合。仿真实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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基于代价函数修正的异类传感器数据关联算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有异类传感器数据关联算法在构造关联代价时未充分考虑最大似然估计引入误差的问题,提出了一种修正代价函数的异类传感器数据关联算法。基于主、被动传感器各自的优势信息构造观测矩阵,得到目标的位置估计,继而根据异类传感器融合系统的观测模型得到伪量测信息,并利用一阶泰勒展开近似推出伪量测的方差信息,再用其对关联代价函数进行修正,改进后的代价函数能更加准确地描述量测之间的关系。仿真结果表明,修正后的关联代价函数能更精确地反映数据关联的可能性程度,所提算法可获得更好的关联正确率。 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