自动相关监视与多雷达数据融合的关键技术

提出了基于模糊聚类原理的多雷达与自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance,ADS)数据融合的方法,该方法利用模糊C-均值聚类算法计算航迹关联的隶属度,通过直接将ADS的估计航迹作为聚类中心,避免了聚类划分的迭代运算,使算法十分方便,实验分析表明,该方法能够得到可靠的航迹关联性能.     

雷达/红外复合导引头信息融合技术研究

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向,采用雷达/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度。多传感器数据融合技术是双(多)模寻的制导的关键技术之一。对雷达/红外复合导引头数据融合研究现状进行了讨论,包括目标跟踪融合的关联和估计、数据对准、航迹关联、航迹融合、目标识别;并讨论了这些算法的基本原理、相关技术及方法、存在的问题和研究方向。     

基于数据融合技术的航迹处理

基于数据融合技术的航迹处理采用多雷达获取航迹信息,再用卡尔曼滤波算法进行融合.采集数据并提取有关数据项后进行格式转换、数据辨识.再对多源数据进行取舍、验证、修改等处理,生成综合信息.通过建立备选与正式航迹,进行航迹点互连和对多部雷达滤波数据进行线性加权融合处理,得到唯一航迹.     

同类雷达组网数据融合加权系数研究

1 引言数据融合算法是雷达组网的关键技术之一,算法的优劣,直接影响到组网数据的精度。数据融合实质上是对各传感器(雷达)数据的进一步加工,是一种广义上的平滑滤波,好的算法可以在原有数据的基础上,使随机测量误差减小30％,甚至更多。但精度的量级,仍取决于各雷达的基本测量误差。融合算法包含两部分:航迹相关和数据综合,航迹相关是数据综合的基础。在单基地雷达组网     

基于天球坐标系的异型传感器量测数据分维融合方法

基于天球坐标系的异型传感器量测数据分维融合方法是将三坐标雷达的量测分解为天球坐标与地心距离2部分,并在天球坐标系下对三坐标雷达和两坐标雷达的量测进行相关和融合处理,而后将系统航迹的天球坐标与三坐标雷达分解的地心距离联合,得出在大地直角坐标中的系统航迹的对空情报雷达网数据分维融合处理方法。仿真试验显示,该方法能够达到良好的位置关联概率和融合效果。     

基于神经网络的多平台多目标位置数据融合

针对传统的直接加权融合算法的缺点,对多平台多目标位置数据融合进行研究。通过设计基于BP神经网络的统计加权算法,建立数据融合模型。并以2个观测平台为例,进行1分钟之内的目标航迹数据的仿真实验。结果表明,该算法是有效、可行的,且精度更高,能有效对融合中心获得的关于目标位置航迹信息进行关联融合处理。     

“红外卫星-地基雷达”航迹融合算法的实现及精度分析

为提高对助推段弹道导弹轨迹跟踪的精度,设计一种“红外卫星-地基雷达”航迹融合算法。通过建立传感器量测和航迹融合的仿真模型,结合凸组合融合法和协方差交集法,分别实现了实现天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合,以及天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合。通过仿真证明了在进行航迹融合后的跟踪结果较SBIRS单独的跟踪结果精度更优。本文设计的凸组合融合法和协方差交集法的跟踪结果精度可以满足针对弹道导弹的早期预警需求。     

飞行计划和雷达航迹关联目标识别算法

针对空中目标识别,采用了雷达航迹与飞行计划比对的方法。在雷达航迹与飞行计划关联时,由于空中信息不准确而出现的问题,首先根据雷达航迹信息和飞行计划信息进行了相关因子计算,然后计算了航迹点与飞行计划的相关度,并选择了最大相关度的飞行计划作为航迹的飞行计划。最后给出了算例,验证了算法的有效性。     

"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法的实现及精度分析

为提高对助推段弹道导弹轨迹跟踪的精度,设计一种"红外卫星-地基雷达"航迹融合算法.通过建立传感器量测和航迹融合的仿真模型,结合凸组合融合法和协方差交集法,分别实现了天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合,以及天波超视距雷达和红外预警卫星配准后航迹数据的融合.通过仿真证明了在进行航迹融合后的跟踪结果较SBIRS单独的跟踪结果精度更优.设计的凸组合融合法和协方差交集法的跟踪结果精度可以满足针对弹道导弹的早期预警需求.     

主被动异构弹载雷达组网抑制假目标干扰方法

针对单部弹载雷达在欺骗式假目标干扰的情况下存在视角单一、信息量少、难以有效抗干扰的问题,提出主被动异构弹载雷达组网抑制假目标干扰方法。该方法考虑了弹载雷达位置误差,在航迹起始阶段利用角度信息对主动和被动雷达导引头的量测量进行两两关联鉴别,从而剔除部分假目标,并使用关联成功的主动弹载雷达量测信息辅助被动雷达进行航迹起始;在航迹关联阶段,主动与被动弹载雷达分别对目标进行跟踪滤波,通过序贯航迹关联算法再次鉴别剩余假目标。仿真结果表明,该方法能够在保证较高的真实目标鉴别概率条件下对距离欺骗式假目标干扰进行有效抑制。     

多种异类传感器联合跟踪的异步航迹融合算法

针对多种异类传感器联合跟踪的数据不同步问题,提出了一种适应于工程应用的异类传感器的异步航迹融合算法。首先利用最小二乘估计对红外测角信息进行数据压缩预处理,将预处理之后的红外测角信息与激光测距信息作为光电测量值代入扩展卡尔曼滤波,再利用分布式异步融合算法将光电与雷达进行航迹融合。仿真结果表明,该算法具有很好的跟踪精度、收敛速度和实时性。     

雷达航迹融合的一种测试与评价方法

雷达航迹信息融合是当前C^3I系统的研究热点之一，但尚未建立一套相关的客观测试与评价体系。本文提出一种实用的雷达航迹信息融合的测试与评估方法，介绍了多方向多批次以及多种航路条件下的测试方法，并给出了各种空情信息融合正确率的评估准则。已被应用于某C^3I研究项目中。     

多传感器数据融合技术研究现状及军事应用

多传感器数据融合分像素级、特征级和决策级融合.多源信息在多层次上的数据融合过程含检测、关联、跟踪、估计和综合.其航迹融合过程包括低层次上的状态和属性估计及高层次上的战场态势和威胁评估.该技术在军事上的应用已涉及海上监视、空-空和地-空防御、战场侦察、监视和目标捕获、战略防御与告警等领域.     

复杂交通场景下目标稳定跟踪方法研究

为克服实际交通场景中环境的复杂性和目标的多样性给雷达目标稳定跟踪带来的问题,采用基于卡尔曼滤波和概率数据关联的雷达多目标跟踪算法,实现点迹与航迹之间的关联.提出一种基于欧氏距离的改进航迹关联方法,增加航向夹角判别的约束,解决了由于多目标相互遮挡或交叉运动带来的航迹不连贯、不稳定问题,实现了航迹与航迹之间的关联,提升了航...     

多目标聚类融合跟踪中的特征信息利用

对雷达和电子支援系统的航迹关联问题，利用模糊C-均值聚类算法实现数据关联。该算法综合利用属性信息和动力学信息，通过构造一个影响距离因子函数．根据识别分类结果。调整样本与类中心的距离。最后融合方位角量测得到目标的状态估计。蒙特卡洛仿真表明．新算法比单一使用动力学量测的算法对多目标关联问题更有效。     

多雷达数据融合的误差校正

针对雷达组网系统中的多传感器数据融合的问题,提出了运用卡尔曼滤波迭代法估计出雷达航迹的系统误差,并进行有效的误差校正,提高数据融合效率,提升组网雷达的性能．仿真结果表明,系统误差修正后,雷达航迹的精确度相对提高．     

数据融合在雷达目标识别中的应用

数据融合（Data fusin)技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类、多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关环境综合态势的一种数据处理技术。该技术在防空中首要解决的问题是,根据不同传感器信息源的信息,将飞机,导弹等不同空中目标航迹分类,实现对目标的探测、跟踪和识别。文中列出了其应用实例和用于雷达目标识别的各种数据传感器,分析了利用目标特征的统计或确定的、无知识库或有知识库的、用判定或信号融合的等类数据融合方案,讨论了加权平均法、表决规则法、模糊理论法、神经网络法等数据融合方法,并以“自动驾驶仪”为例,论证了专家系统在数据融合中的作用,由此提出了以专家系统和人工神经网络相结合的数据／信息融合是解决雷达目标识别之捷径的结论。     

基于雷达信号到达角的航迹融合方法

航迹融合是被动雷达目标识别的重要组成部分,文中提出了两种航迹融合算法.一种是基于极大似然估计准则的最优观测值融合方法,另一种是利用重新开始局部估计预测滤波器去相关的方法进行到达角估计值融合.计算机仿真结果表明,这两种算法是可行的和有效的,其中估计值融合方法解决了航迹融合中的相关性问题,具有更高的融合精度.     

一种基于时空匹配权重的空情融合精度评估算法

精度指标是评估空情融合系统的重要指标之一,但复杂环境下融合精度评估基准的确定是困难的。本文提出一种针对空情融合系统的时空匹配权重评估算法,通过雷达探测数据精度的高低建立权重优先级,分析各雷达在融合过程中发挥主要作用的时域区间集合,构建雷达精度时间累积量,根据融合航迹积累时间自适应分配各雷达的精度权重,结合雷达探测数据的精度计算出基准精度,最后根据模糊评判的方法评估精度指标。此方法适用于仿真或动态飞行等条件下的空情融合系统精度评估,具有良好的适应性和可信性,并通过仿真示例表明其有效性。     

复杂环境下的航迹融合研究

文中提出一种具有剔野能力和适应部分数据漏传的实时多传感器航迹关联融合方案.该方法先利用模糊C-均值算法对多传感器航迹聚类,然后根据类内紧凑度及各航迹隶属度,识别并剔除航迹中的野值.最后用预测估计代替野值和漏传数据进行数据融合.仿真结果表明,文中所述算法对解决野值和数据漏传问题是有效的.