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。     

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。     

一种基于模糊理论的雷达与视频融合交通目标跟踪方法

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。     

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.     

基于多层LSTM模型的雷达目标航迹快速识别算法

雷达目标航迹的快速识别对指挥员战场决策具有重要的参考作用，传统雷达目标航迹识别算法对于目标特征分析效果差，导致航迹识别效果不理想，为此，设计了基于多层长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型的雷达目标航迹快速识别算法。对雷达目标航迹信息进行采集与去噪处理；构建多层LSTM模型，提高对时间序列数据处理的性能，将采集的数据输入多层LSTM模型中；通过多层LSTM网络自主学习获取雷达目标航迹特征，并设计融合模块对多个特征进行融合处理，得到多特征子集，改善单一特征分析的不足；基于适应性矩估计(Adaptive Moment Estimation, Adam)算法优化模型超参数，训练损失函数，通过构建多层LSTM模型分类器完成雷达目标航迹快速识别。仿真实验结果显示，该算法能够精准提取雷达目标的多特征信息，多特征融合效果良好，航迹识别结果精准，目标位置平均识别误差为0.31 m,雷达目标航迹识别时间平均值为0.56 s,说明该方法能够精准、快速完成航迹识别。     

基于CI的雷达与通信侦察航迹融合算法研究

针对异类被动传感器中的定位跟踪问题,提出了一种基于协方差交集（CI）的雷达与通信侦察航迹融合算法。将雷达侦察设备和通信侦察设备侦收到的信息分别通过扩展卡尔曼滤波（EKF）算法得到目标的航迹,再通过CI算法将两条航迹进行融合。仿真实验结果表明,融合后的航迹具有更高的准确度。     

基于距离检测的自动识别系统和对海雷达航迹抗差关联算法

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%。     

基于AMD算法的多目标分布式融合

提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题,提出一种适用于多目标的鲁棒性较好的分布式融合算法。首先,将多目标联合后验概率密度近似为关于其AMD的积分布;然后,考虑到不同雷达节点之间的未知的互相关,采用GCI融合算法进行融合。由于航迹关联过程被内嵌在航迹融合过程中,所提分布式融合机制同时进行航迹关联和航迹融合,理论上会更加完备。所提算法借助高斯混合模型实现,试验结果证明其性能相比传统融合算法有很大改善。     

综合利用各类信息的异类灰色航迹关联算法

异类传感器航迹关联是航迹融合中的一个难点,红外传感器与雷达的航迹关联是典型的异类传感器航迹关联。综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器航迹关联的一个重要途径。针对异类传感器数据关联用于关联的信息量少的问题,对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪,红外传感器在修正的球坐标系对目标进行跟踪的情况,综合利用角度、角度变化率和ITG信息,提出了一种基于灰色理论的航迹关联决策方法,计算机仿真结果表明新的关联算法与只利用角度信息的关联算法相比具有更好的关联性能。     

基于多源数据多特征融合的弱小目标关联研究

异质传感器弱小群目标关联是传感器协同探测首先要解决的问题。即使在同视场下,由红外光电系统和雷达组成的异质传感器探测目标也不完全一致,特别是远距离探测时,雷达探测目标多而密集,红外光电系统探测目标相对较少,此时目标航迹关联结果具有很大不确定性。针对这一难题,采用基于多源数据多特征融合的弱小目标关联方法,首先基于多模型估计方法筛选同类型目标作为潜在关联目标,再基于航迹关联算法对同类型目标粗关联,最后基于多特征最大联合概率分布对目标精细关联。经红外光电系统/雷达同站址探测仿真试验验证,相比于仅利用航迹进行目标关联,该方法有效提高了弱小目标关联的准确性。     

基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法

航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹.     

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.     

基于Bayes的航迹概率数据关联算法

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。     

多传感器数据关联与状态跟踪算法分析

本文针对给定区域内目标运动状态跟踪检测环节,多传感器跟踪系统获取测量数据与实际状态间存在较大偏差的问题,拟提出一种建立多目标数据关联、支持多传感器航迹融合的目标运动状态跟踪算法。将全局最近邻算法与改进后的全局最近邻算法进行组合,构建给定空间内不同目标间相对距离测量算法,建立目标测量结果与预测值间的相似度矩阵,保证数据关联结果的准确度;基于粒子滤波算法在利用单传感器检测目标时因干扰因素出现的偏差,引入FOA算法实现对融合系数的优化,获得目标状态的精准估计结果;在此基础上,利用粒子滤波优化算法建立分布式结构下多种电化学传感器的航迹融合算法,经均质化处理实现多个传感器航迹的融合与加权处理,最终仿真实验结果显示该算法可有效提升对融合航迹下目标的跟踪精度,为多传感器跟踪系统的开发设计提供重要参考。     

一种基于小波变换的航迹关联算法

多传感器的航迹关联问题是多传感器数据融合理论研究中关键的难题之一,针对传统基于统计理论的航迹关联算法的错漏关联和没有考虑到目标航迹的走势等问题,通过在原来航迹关联方法的基础上,结合目标航迹的整体走势,利用小波去噪的功能,提出了一种新的航迹关联方法,通过与传统的航迹关联方法相比较和工程验证,证明了该算法的有效性。     

利用JPDA 进行编队目标的多雷达航迹关联应用研究

航迹关联是航迹融合中的关键步骤。在对同一编队内多个目标进行多雷达航迹关联时,受系统误差残差的影响,航迹关联正确率无法满足使用要求。为了解决此问题,文中在多雷达航迹关联过程中引入JPDA 算法,通过选择合理的联合事件来计算航迹关联似然值,并构建系统仿真模型,针对工程实用的经验JPDA 和次最优JPDA 算法进行了分析,通过比较原始的航迹关联结果和分别加入两种JPDA 算法后的航迹关联结果,能够表明JPDA 算法对于编队多目标环境下的航迹关联正确率有较好的提升作用。     

系统误差下异地配置的雷达和电子支援测量航迹关联

针对系统误差下异地配置的雷达和ESM航迹关联问题,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先,基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;接着,在此基础上采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM航迹关联的检测概率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法可较好地完成对多目标的航迹关联。     

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。     

一种分区快速航迹关联算法

针对分布式多传感器信息融合系统中航迹关联运算量大的问题,提出了一种分区快速航迹关联算法。该算法将目标区域划分成若干目标子区域,为了消除传感器测量误差对航迹关联的影响,相邻目标子区域之间设置重叠区域,并给出了重叠区域宽度计算公式。只对落在每个目标子区域内的航迹进行关联,不同目标子区域之间的航迹不进行关联,并通过算法复杂度分析给出了最优分区数的判定方法。仿真实验表明,该算法可有效降低航迹关联运算量,适合于工程应用。     

基于互信息的航迹对准关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,研究了在组网雷达存在系统误差情况下的航迹对准关联问题,并将该影响表示为目标航迹的旋转量和平移量;提出一种基于互信息的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法采用最大互信息理论来估计目标航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达组网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而避开了估计雷达组网系统误差,实现了误差配准前的航迹对准关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。