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％。     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术。在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程。并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能已接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统局部节点一般选2至4个为宜。     

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％     

分布式多传感器信息融合中的航迹文件管理技术

为了使文献［１～５］提出的航迹关联算法能在工程和实际中得到更好的应用。系统地讨论与这些航迹关联算法配套使用的航迹号管理、关联映射、系统航迹的建立、保持和撤消技术．并详细研究在航迹关联过程小两局部节点数据率不匹配、选主站和其它参数利用等问题的解决方法。     

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％。     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术,在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程,并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能又接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统     

基于LMMSE估计的多传感器目标航迹融合

介绍一种基于线性最小均方差（LMMSE）估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统，它具有LMMSE估计器的许多优点。同时，由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响，因此，它比基于独立性假设的方法更精确。     

一种新的多门限雷达与ESM航迹相关方法

研究了在不等样本情况下雷达与ＥＳＭ航迹的相关问题。首先，基于模糊综合函数找出最可能的雷达与ＥＳＭ航迹相关对，然后结合统计理论给出了一种改进的雷达与ＥＳＭ航迹相关算法，包括多门限决策方法和决策门限的设置。仿真结果表明了这种新的多门限相关判决方法的有效性。     

目标航迹相关

在舰用作战指挥控制作系统中,存在着多传感器目标的航迹相关问题。本文阐述一种分布式传感器网络中适合于数据熔合(data fusion)的算法。在该算法中,我们将模糊数学理论应用于多传感器多目标的航迹相关问题;分别研究两个传感器航迹之间类似性的计算,从属函数的选择,自适应门限优化以及自动三相关的实现与冲突处理,并且提出了相关质量的评估方法。     

应用数据融合技术进行多目标点迹—航迹相关

文章结合预警机的特点，提出了一种适用于预警机在复杂战场环境下进行多目标相关的方法。文章把目标识别的思路引入相关之中，有机地将数据融合技术与Ｂａｙｅｓ相关方法结合，综合应用了多个传感器提供的各类信息，提出了一种新颖实用的ＤＳ相关方法。     

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.      

多雷达航迹模糊相关中运算模型选择及仿真比较

多雷达航迹相关是多传感器数据融合中重要课题之一,把模糊集理论用于多雷达航迹相关是一件很有意义的工作.文章给出了多雷达航迹模糊相关算法,对三种典型的合成运算模型用于雷达航迹相关判断进行了仿真研究,得出了一些有意义的结论.     

基于纯方位信息的多传感器航迹融合仿真分析

对于现代战场环境来说,多传感器信息融合越来越重要。但是由于不同传感器性能存在差异,使用不同的关联方法会造成航迹关联正确率不同,航迹关联正确是航迹融合有效的基础,因此需要深入研究。首先理论分析了异类传感器航迹融合性能的主要影响因素及其影响程度,提出了异类传感器航迹关联方法。仿真结果表明,提高传感器测量精度、降低异类传感器测量精度差异、提高异类传感器航迹关联正确率将会改善航迹融合的效果。     

多源航迹相关准则探讨

雷达组网数据融合处理大致可分为信息提取、数据传输、信息分类、时空对准、航迹相关、数据综合等几个过程。探讨判断了来源于多部雷达的航迹之间相关的准则,针对两坐标搜索雷达航迹信息相关提出了相关流程和准则设计时需要考虑的几个方面内容。     

基于CNN 的多目标航迹融合算法

针对传统的航迹融合算法精度较低、计算过程需要先验状态估计的缺点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的航迹融合算法。各局部航迹在融合中心已经过时空校准和航迹关联。由于目标运动轨迹具有时间相关性的特点,采用连续多周期的局部航迹估计,结合深度学习积累经验的能力,解析出当前时刻的更精确的系统航迹估计,实现航迹融合。实验表明,该种融合算法能够处理具有共同过程噪声复杂环境干扰下的综合误差,并且在不同传感器和环境情况下,以相同的CNN模型结构训练,融合后的系统航迹误差均方差都低于各局部航迹误差均方差,证明了该算法能够提高航迹精度,具有可行性。     

被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始

提出了适用于被动传感器网数据关联的模糊数学模型,定义了模糊综合贴近度,基于模糊综合贴近度提出了模糊航迹起始算法.研究了最速下降法中搜索起始点选取、候选目标初始状态估计、目标检测、多义性处理等问题.模糊航迹起始算法的优点是不必已知杂波特性及目标探测概率.仿真实验结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

多传感器融合多目标跟踪中的序贯航迹关联算法

对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联融合算法。为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,最小均方误差法用于实现航迹融合。序贯处理的航迹关联融合算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。