一种深度学习航迹关联方法

根据机器学习当中的理论方法,通过输入和输出数据设计,把信息融合领域的航迹关联问题,转换为机器学习领域中的分类识别问题,研究提出了一种深度学习航迹关联方法.仿真结果表明:所提方法在关联性能和自适应能力方面优于对比方法,具有较好的应用前景.     

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%。