分布式系统模糊分类识别航迹关联算法

以模糊分类识别理论为基础,提出了一种分布式系统航迹关联算法。算法以各节点局部航迹为研究对象,确定航迹特性指标,建立航迹贴近度向量,根据最大隶属原则解决航迹关联问题。仿真表明,该算法比基于统计方法的加权航迹关联算法具有关联速度快、关联正确率高,且对密集目标环境适应性较强的优点。     

基于多维分配和灰色理论的航迹关联算法

针对目前应用于分布式多传感器系统中航迹关联算法只能解决两局部节点航迹相关的问题,该文提出了一种基于多维分配的灰色航迹关联算法。该算法运用灰色理论获取各传感器航迹间的灰色关联度,以此关联度为多传感器系统的全局统计量构造多维灰色关联度矩阵,并根据此矩阵形成的多维分配问题的解获得各传感器航迹间的关联结果。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,该算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率较灰色航迹关联算法提高了大约8.8%。     

网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法研究

针对当前多源数据融合点云分类算法的激光雷达点云数据分类精度较低,分类时间较长的问题,提出网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法.利用加权航迹关联法,计算各激光雷达目标航迹号,并打散已关联航迹,通过泰勒级数将非线性问题转化成近似线性问题,求解线性状态,融合多源数据.使用主成分分析法,求解点云法线与曲率,分割段协方差矩阵...     

基于D-S证据理论的无源航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息。文中利用了目标的多特征信息（载频、脉宽、脉冲重复间隔（PRI）等）,应用Dempster-Shafer（D-S）证据理论,提出了一种基于分布式无源多目标跟踪系统的多特征信息融合航迹关联算法。算法具有以下优点：关联速度快,正确率高,而且能够适应密集目标的环境。仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法。     

基于轨迹预报的空间目标断续航迹关联算法

空间目标跟踪过程中,航迹中断会严重干扰航迹融合及加重传感器负担,因此,空间目标断续航迹关联算法研究意义重大。针对传统断续航迹关联算法中直线外推得到的预测航迹具有较大误差,从而导致关联不准确的问题,提出基于轨迹预报的空间目标断续航迹关联算法。该算法基于动力学方程对空间目标进行跟踪,对中断前滤波更新值进行曲线拟合得到预报初值点,并结合目标动力学模型进行轨迹预报,将预测数据与中断后新起始航迹前几个时刻的状态更新值进行关联配对,实现空间目标中断前后航迹的关联融合。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。     

红外传感器在点迹/航迹关联中的应用

点迹／航迹关联是多传感器数据融合系统的关键问题，为提高关联的正确率，把红外传感器方位数据与雷达数据进行关联，通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出对目标航迹的精确状态估计，分别讨论了雷达数据的航迹关联算法和雷达／红外数据的航迹关联算法，并进行了仿真性能比较和分析。     

一种自适应天波超视距雷达航迹融合算法

 针对天波超视距雷达在雷达坐标系下跟踪目标时,多路径传播效应下的各模式航迹起始与终结时刻不同而造成航迹缺失条件下的航迹融合问题,本文给出一种自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,从而获得最优的目标状态估计.仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,本文的算法大大降低了融合结果误差.     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.     

基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法

空间邻近目标跟踪过程中存在航迹交错现象,传统的航迹关联与融合算法可靠性大大降低。提出基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合跟踪算法:首先,采用滑窗式全局最优关联方法利用多帧航迹数据确认航迹关联对,并建立系统航迹;然后,根据确认关联航迹的实时关联状态检测航迹交错;最后,根据航迹衰减残差识别运动状态,自适应选择融合量测或者融合状态估计完成系统航迹的状态更新。仿真结果表明,算法能够提高融合航迹精度,实现稳健航迹关联与融合。     

机载ESM与雷达航迹融合仿真系统研究

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。     

多目标多传感器模糊双门限航迹相关算法

本文提出了两种适合于分布式传感器数据融合的模糊双门限航迹相关算法，文中研究了模糊因素集的构成，隶属度函数的选择，权向量的动态分配，航迹相关质量设计，多义性处理方法，模糊双门限航迹相关准则及模糊经典分配问题，并通过仿真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，分岔及机动航迹较多地场合，模糊双门限航迹相关算法的性能与传统方法相比获得了明显的改善，其正确相关率与传统方法相比提高     

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。     

杂波中多传感器数据融合改善目标航迹丢失的理论分析

本文从理论上讨论杂波环境中,多传感器数据融合对目标航迹丢失的改善。通过建立融合预测估计误差的转移概率密度函数,分析了目标航迹丢失的机理。在最近邻关联准则下,计算了融合航迹维持和融合航迹起始时的跟踪性能融合航迹平均丢失时间和融合航迹累积丢失概率与杂波密度的关系,并与单传感器的情形作了比较。结果表明,多传感器的航迹融合减小了目标丢失的可能性,提高了跟踪性能。这一结论对进一步理解数据融合的作用具有重要的理论意义。     

过程噪声对融合航迹性能的影响

本文研究动态系统过程噪声对航迹统计距离和状态融合估计性能的影响。由过程噪声产生的航迹互协方差矩阵的运算量较大,甚至占到航迹融合总运算量的一半,所以在实现系统时应尽量避免互协方差矩阵的在线计算。文中估计并比较了互协方差矩阵、统计距离及状态融合估计的运算量,仿真研究了观测噪声对航迹统计距离和状态融合估计性能的影响。仿真结果表明在过程噪声较小而对融合航迹性能的影响有限时,可考虑忽略过程噪声的影响,这样将大大降低运算量,反之则不能忽略。     

多级式多传感器信息融合中的状态估计

本文多级式传感器监视系统中的状态估计技术,基于背地里传感器Ｋａｌｍａｎ滤波方程,两级集中和分布估计解,本文提出多坐标系中多级式多传感器跟踪系统的三层集中估计方法,在不同笛卡尔坐标系中,本文提出了几种适合于三层多传感器信息融合系统的航迹级融合方法,其中既包括了集－分估计,也包括了分－分估计组合问题,在离散线性假设下,各层估计解都是最优的并且对同一问题的不同表现形式是等价的,另外,文中还给出多级式多传     

Theoretical analysis of improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion

The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism of track loss analytically. With nearest-neighbor association algorithm. The paper we studies the fused tracking performance parameters, such as mean time to lose fused track and the cumulative probability of lost fused track versus the normalized clutter density, for track continuation and track initiation, respectively. A comparison of the results obtained with the case of a single sensor is presented. These results show that the fused tracks of multisensor reduce the possibility of track loss and improve the tracking performance. The analysis is of great importance for further understanding the action of data fusion.     

最大隶属度在多传感器信息融合航迹相关中的应用

针对采用多传感器航迹相关在某试飞指控系统中的应用,提出了一种基于最大隶属度原则的航迹相关融合算法,并引入意见一致性理论。该算法利用在推理结论的模糊集合中取隶属度最大的元素即可作为输出量,因而在无需对实际系统作任何改进的情况下,可获得较好的航迹相关效果。结合试飞指控系统给出了应用该方法的具体步骤和实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

红外方位信息在航迹关联中的应用

为提高航迹关联的正确率，文中引入红外传感器方位数据与雷达数据进行关联。通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小了系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出了对目前航迹的精确状态估计。