一种多因素多模型选择的航迹关联算法

针对模糊综合判决中同一因素和合成运算模型无法适用于所有评价等级的问题,提出了一种基于多因素多模型选择的模糊综合决策航迹关联算法。该算法在多因素模糊综合决策的基础上,分析各因素的关联特性和合成运算模型在不同评价中的适用性,通过多因素定向选择和多元合成运算模型对关联隶属度进行计算,生成航迹关联结果。仿真实验表明,在密集目标环境下,该方法具有良好关联性能,平均正确关联率达到77.70%,比传统多因素模糊综合判决方法高3.86%。     

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。     

分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法

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。      

一种改进的基于速度信息的航迹关联算法

简要介绍了分布式雷达组网的工作过程及原理,讨论了航迹关联中的加权法和双门限关联法。进而提出一种基于速度信息的关联算法,利用机动目标交叉飞行时速度信息的差异,并且航迹采用粗、精关联相结合的方法。在特定的仿真场景中,对三种算法进行了比较,仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。     

一种异步航迹关联的变异蚁群算法

本文提出了一种异步多传感器航迹关联的变异蚁群算法.该算法基于最优预测公式实现异步航迹的时间同步,通过动态删除可访问节点索引以规避不可行解,对最优关联结果进行变异操作以提高收敛速度和降低求解时间,采用非均匀的初始信息素分布策略以减少无效分配.仿真结果表明,本文提出的算法计算代价较小,并且具有较高的正确关联率.     

分布式雷达网航迹关联的一种新方法

在分布式雷达网中，航迹关联的正确率直接影响到雷达网的跟踪精度，就此提出了一种基于曲线拟合的航迹关联方法。该方法不会出现航迹漏关联的情况，且无需进行多义性处理，原理简单，易于实现。仿真结果表明，该航迹关联方法是确实有效的，且在一定条件下，关联正确率明显高于传统方法。     

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。     

一种快速的无人机载侦察雷达航迹相关方法

针对无人机载侦察雷达对地动目标跟踪时作用距离远、覆盖角度范围大、地面目标环境复杂密集等客观环境,提出了一种能够工程使用的采用分区策略的航迹关联方法,并通过某型无人机载侦察雷达科研试飞和定型状态鉴定中的工程应用,验证了该方法的可行性和正确性。     

组网雷达系统中的一种模糊航迹关联方法

航迹关联是组网雷达系统数据融合中的一项关键技术。首先提出了一种模糊关联方法,对两条航迹的航迹点进行关联,然后定义了航迹关联质量,取航迹关联质量最大的两条航迹为关联航迹对,从而提高了航迹关联的准确性。仿真结果表明：该航迹关联算法确实有效。     

基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上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、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.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。     

一种基于时空交叉点新特征的航迹关联算法

为有效解决实际工程中的航迹关联问题,该文定义了广义时空交叉点,并提出了以航迹对时空交叉点为特征,通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明：在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下,该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联,并且几乎不受时空差异误差大小的影响,具有强鲁棒性和稳定性,可有效解决实际工程中的航迹关联问题,消除冗余航迹,提供统一态势。     

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.      

一种利用小波变换进行航迹关联的方法

目前的航迹关联算法大都没有考虑航迹的整体走势，本文则从这个角度出发，提出一种新的航迹关联方法，首先提取航迹的特征向量，然后进行小波变换处理，形成新的特征向量，最后基于新的特征向量进行关联判断。仿真结果证明了该方法是有效的。     

大批量目标航迹关联加速算法

针对分布式航迹关联耗时较多的问题,提出了一种加快处理速度的新算法。该方法首先将平面等分割成很多矩形网格;其次,根据关联门限计算关联的矩形网格集合;最后,根据关联网格集合选定待关联目标,从而减少关联次数,提高处理速度。仿真试验表明,当目标数为1600以上、传感器数为2以上时,航迹关联加速算法比一般航迹关联算法的处理速度高出30倍以上。     

灰色航迹关联算法的分析与改进

研究并改进了灰色航迹关联算法。通过引入雷达自动检测理论中的双门限信号检测法,在原灰色航迹关联算法中设置双门限,提出了基于双门限的灰色航迹关联算法。经过仿真,改进后的新算法,将航迹平均关联正确率在原灰色航迹关联算法的基础上提高了1.42%。最后,对所有涉及的航迹关联算法进行了综合对比,分析了改进后的双门限灰色航迹关联算法的优势及适用环境。     

基于回归分析的航迹关联算法研究

在多传感器信息融合系统中,航迹关联的方式基本上都是基于两两关联的。在多目标环境下,这些关联方式加大了关联的次数,提高了关联的运算量。提出了基于回归分析的航迹关联算法,该算法首先选定主航迹,对航迹进行粗关联,对满足条件的点进行回归分析,根据相关系数的值判定航迹是否关联。仿真结果表明此方法能够很好地进行航迹关联,关联正确率...     

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。     

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.