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机载电子对抗侦察(ESM)和雷达已成为机载平台上获取目标信息的重要传感器。针对机载平台的特点模拟工程实践,从航迹配准、航迹关联和航迹融合三个阶段给出了一套仿真计算过程,构建了一个多参数航迹融合仿真模型。在航迹配准中主要考虑ESM传感器和雷达航迹数据之间的时空对齐问题,航迹关联中分析了基于统计理论的、基于模糊分析的和基于快速判别的三种航迹关联算法,在航迹融合中采用一种快速的加权融合的方法。仿真实验中给出了一种衡量不同航迹关联算法性能的评估计算方法,比较了在不同参数环境下三种航迹关联算法的性能及航迹融合的效果。最后给出了一些实验结论和工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。 相似文献
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本文针对多雷达、红外传感器设计了一种异构信息融合算法。结合多雷达、红外传感器实际使用情况,研究了多雷达、红外异构信息空间配准方法,并根据雷达、红外异构量测特性选取不同滤波器进行目标运动状态估计,实现多雷达、红外传感器数据融合。本文通过对不同传感器的组网方案进行仿真与测试,充分验证了该算法的实用性和有效性,满足实际的工程应用。 相似文献
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高频地波雷达(HFSWR)可以实现大范围海上船只目标的连续探测,但是海杂波等干扰因素的影响容易造成跟踪航迹的断裂。目前关于地波雷达航迹关联的研究中,通常忽略了航迹断裂的情况,将航迹关联视为二分图匹配问题,这会导致可能将单一目标的断裂航迹判断为多个目标,从而引起目标的误关联。针对上述情况,该文结合模糊综合评判和迭代搜索算法,首次将盖尔-沙普利(GS)算法引入航迹关联领域,并且对其进行改进以满足航迹断裂时的多对多航迹关联情况,提出了改进的盖尔-沙普利(IGS)算法。在该算法中,通过计算航迹之间的模糊综合评判值来得到航迹之间的倾向度序列,再由迭代搜索对航迹进行聚类以获得航迹集群,最后将航迹集群及倾向度序列输入盖尔-沙普利算法来进行数轮博弈以给出关联结果。利用双频率高频地波雷达和船只自动识别系统(AIS)的仿真数据与实测数据进行实验测试,实验结果表明:所提出的算法解决了在航迹断裂情况下的多传感器航迹关联问题,且在密集区域的航迹关联效果优于传统算法。 相似文献
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现有的多传感器航迹抗差关联算法,如基于图像配准技术、基于参照拓扑关系的关联算法,计算流程复杂,难以在工程实践中实时应用。该文结合海面舰船目标航迹分布特点,基于单元平均恒虚警检测原理,提出了适用于自动识别系统(AIS)和雷达航迹数据的可信关联算法,为对海雷达系统误差配准和海战场多传感器信息融合的快速有效实现提供保证。蒙特卡洛仿真结果表明,可信关联算法在海面目标环境下具有较高的关联准确性;算法的平均耗时与现有抗差关联算法相比显著降低;基于航迹可信关联结果完成对雷达的自动标校,将雷达量测数据的平均误差降低了近90%。 相似文献
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为了有效提高分布式传感器网络中航迹与航迹关联的计算速度,本文提出了一种新的基于临时航迹和信源相对可信度的多源模糊航迹关联算法。该算法首先在全局融合中心利用来自同一局部融合节点的同一航迹的两个量测形成临时航迹,再由临时航迹与系统航迹融合生成系统航迹,航迹关联是在临时航迹与系统航迹间进行的;并引入信源相对可信度,当有多条临时航迹与系统航迹关联时,选取信源相对可信度最大的临时航迹与系统航迹关联。将该算法用于一个多源航迹关联的仿真实验中,仿真结果表明该算法在保证关联正确率的前提下,与传统的模糊航迹关联算法相比,进一步提高了航迹关联的计算速度和系统航迹的精度,是一种有效的多源航迹关联方法。 相似文献
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The random noises of multi-sensor and the environment make observations uncertain and correlative, so the performance of fusion algorithms is reduced by using observations directly. To solve this problem, a multi-layer track fusion algorithm based on supporting degree matrix is proposed. Combined with the track fusion algorithm based on filtering step by step, it uses multi-sensor observations to establish supporting degree matrix and realize multi-layer fusion. Simulation results show its estimation precision is higher than the original algorithm and is increased by 20% around. Therefore, it solves the problem of target tracking further in the distributed track fusion system. 相似文献
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针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD。仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。 相似文献
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为了解决单传感器在道路监测中存在的局限性以及交通环境多样化等问题,基于模糊集理论的一种目标决策标准对传统的数据融合算法进行改进。该方法利用决策层模糊集理论的多传感器融合算法对交通目标进行跟踪,采用Z型隶属函数用于决策分支的优化。与传统的算法相比,改进后的数据融合算法对雷达航迹冗余、视频干扰和目标分割等问题都有所改善,并且进一步提高了跟踪精度。收集了大量的实际交通数据来验证雷达和视频跟踪算法的有效性,实验结果表明多传感器融合算法优于单传感器的目标跟踪算法。 相似文献
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紧凑型地波雷达由于接收天线阵列孔径减小导致对海上目标的定位精度低,在多目标跟踪算法中采用序贯式的点迹-航迹关联方式易发生误关联导致航迹断裂、误跟踪等问题。对此,该文将多目标点迹-航迹关联转化为最优分配问题,提出一种基于JVC算法的多目标点迹-航迹最优关联方法。对于关联波门重叠区域内存在公共候选点迹的多条航迹,首先以雷达获取的目标多普勒速度、距离与方位角作为目标特征参数,利用最小代价函数确定公共候选点迹与所有航迹之间的相似度,得到关联代价矩阵;然后以总关联代价最小化作为优化准则,采用JVC算法求解得到最优的点迹-航迹关联结果。利用仿真与实测目标数据开展了点迹-航迹关联实验,并与序贯最近邻关联方法的关联结果进行了对比。实验结果表明:采用该文所提方法跟踪得到的航迹时长明显优于序贯最近邻关联方法的结果,解决了序贯式关联因关联错误导致的航迹断裂、误跟踪等问题,提高了航迹跟踪的连续性。 相似文献
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在传统多假设跟踪(MHT)算法中通常会假设杂波强度先验已知,当观测场景中杂波未知且空变时,该假设将会导致跟踪算法性能急剧下降。针对这一问题,本文提出一种基于自适应高斯混合模型(GMM)在线估计未知杂波的改进MHT算法。首先利用自适应GMM拟合未知杂波空间分布,并自适应地估计出波门内的杂波强度;然后将其应用于MHT处理中,有效改善航迹得分计算和最优假设航迹估计的准确性,进而实现在杂波未知场景中的稳定跟踪。仿真结果表明,在未知杂波观测场景中,所提算法相比传统MHT算法和MHT-GMM算法获得了更好的数据关联准确性和航迹维持性能。 相似文献
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针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度. 相似文献