基于相位相关的航迹对准关联技术

本文研究了雷达存在探测系统误差时的目标航迹关联问题,给出了组网雷达常规及大系统误差对目标航迹影响的理论分析,提出了一种基于相位相关的系统误差配准前目标航迹对准关联算法.该算法利用Radon变换和Fourier变换的有关特性,采用1维和2维相位相关来分别估计航迹间旋转和平移,基于估计量对各雷达目标航迹进行对准后,实现配准前航迹准确关联.最后,蒙特卡洛仿真结果比较验证了在各种不同的系统误差和目标环境中算法良好的航迹对准关联效果,充分说明其能够为雷达误差配准提供可靠的关联航迹数据.     

基于区间重合度的雷达与ESM航迹关联算法

针对时变系统误差的情况,提出了一种基于区间重合度的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联算法。分析了时变系统误差对雷达与ESM测量数据的影响,将时变系统误差下航迹的不确定性转化为区间问题,通过区间的重合度来衡量雷达与ESM航迹关联程度,建立了灰色关联分析模型,实现了无需系统误差配准下的雷达与ESM航迹关联。在不同误差下进行了仿真对比,仿真结果表明,该算法能有效地实现时变系统误差下的雷达与ESM航迹关联,具有良好的鲁棒性。     

一种存在系统偏差的航迹关联方法

研究了组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用ECEF坐标系作为公共参考坐标系,采用三门限算法进行航迹关联。将不同雷达量测的位置偏差作为粗关联门限,利用位置误差序列的样本方差建立历史航迹关联门限,最后对仍存在歧义的航迹,通过优化算法实现关联的全局最优解,与最近邻域法相比该算法可以有效实现不同目标数目与不同系统误差下的航迹关联,仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于数据拟合的航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,以不同雷达的量测位置偏差建立粗关联门限进行航迹粗关联。对仍存在歧义的航迹,运用最小二乘法进行数据拟合,得到量测序列的对应系数,建立局部关联门限,仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于航向参照匹配的航迹抗差关联算法

探讨了系统误差影响下的多传感器航迹关联问题。由于传感器观测存在虚警和漏报,利用目标拓扑信息进行航迹关联的算法可靠性会降低。提出一种基于航向参照匹配的航迹抗差关联算法,该算法首先建立以传感器观测目标为原点、航向为参照的运动坐标系,对邻居目标数据进行旋转和平移转换;然后对各目标参照系下的邻居目标以目标距离为统计量进行全局最优关联;最后以各目标参照系下确认关联对的平均距离为匹配度量,以使匹配度量最小的参照目标对为关联匹配目标。仿真结果从目标共同观测率、系统误差范围和目标密集程度等方面验证了算法的有效性和健壮性。     

基于GDOP的分布式雷达网航迹关联阈值选择新方法

分布式雷达组网的航迹关联不仅与网内各雷达的性能有关,而且与目标的相对位置有关。本文提出一种新的雷达组网航迹关联方法,该方法在综合网内各雷达性能的基础上,将组网雷达定位精度几何稀释模型引入航迹关联算法当中。根据各雷达对观测同一目标定位精度的差异为参考,给出一种新的航迹关联门限阈值选择算法。本文介绍了航迹关联阈值的计算过程,并利用该方法对真实航迹数据进行了仿真。     

多雷达数据配准的工程实现

基于雷达网系统误差分析 ,提出了一种简单、实用的数据配准算法 ,称为最小二乘相对系统误差配准法(LSRSEM ) ,并给出了一种基于相对系统误差的多雷达数据配准工程实现方法。仿真和实际数据证明 ,该方法可以使同一目标观测航迹的分裂程度减小一个数量级 ,有效保证了多雷达观测结果的一致性和连续性     

一种组网雷达误差配准和目标跟踪递推算法

提出了一种在ECEF坐标系中对组网三维雷达的系统误差进行估计和目标跟踪联合递推算法,该算法能对系统误差进行在线估计和补偿,适应系统误差的变化,并同时对目标进行跟踪,提高了航迹融合精度,扩大了雷达的监视范围。用模拟的雷达数据对算法的性能进行了评估,计算机仿真试验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于UKF地面雷达网的时空配准方法

为消除地面雷达的系统误差和时间误差,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的三维空间地面雷达网的时空配准方法。该方法将系统误差、时间误差与目标运动模型组合在一个动态模型中,并用UKF方法进行估计。Monte-Carlo仿真表明:该方法能同时有效地估计雷达的系统误差、时间误差,同时得到目标航迹。     

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%。     

基于奇异值分解的广义系统迭代学习控制算法

在对广义系统进行奇异值分解的基础上,研究了一类广义系统的迭代学习控制问题。针对快子系统和慢子系统的特点,分别利用状态误差代入输出误差,得到了一类新的广义系统迭代学习控制算法结构,这一算法是全新的。然后从理论上对所提出的算法进行完整的收敛性分析。分析结果表明,满足给定的收敛条件,系统输出可以渐近地跟踪给定的期望轨迹。     

纯角度量测序列的参数航迹滤波新方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息,所测量的空中目标信息为不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪。针对这一问题,提出红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法。该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信息,根据假设的目标运动模型,先对目标飞行方向进行估计,然后利用估计出的方向向量和角度量测序列计算出目标的两个航迹参数;最后综合解算得到目标到传感器的方向向量参数航迹计算公式,从而得到方位和仰角估计值。仿真结果表明,该模型对方位和仰角的估计值较稳定,误差较小,效果较优。     

基于孪生神经网络的航迹关联方法

日益复杂的电磁环境对战场目标探测提出了很高的要求。由于多雷达融合系统的不断发展,如何准确快速地完成多雷达的航迹关联成为一个亟待解决的问题。现有的关于航迹关联算法的研究大多只考虑雷达上报的最新目标航迹点,而没有考虑先前的航迹信息。除此之外,大多数航迹关联算法对于航迹异步问题的解决方法是进行时间配准,这不仅增加了算法本身的计算开销,还放大了航迹信息中包含的误差,因此难以应用于目前复杂的电磁环境中。本文提出一种适用于对异步航迹进行关联的、且无需进行时间配准工作的基于孪生神经网络的航迹关联算法(TTCSN)。该算法首先将待关联航迹两两组成一对,将其成对地送入特征提取网络中,再利用共享权重的双向LSTM网络提取输入航迹的隐含特征,之后对两条航迹的特征向量进行相似度计算,得到相似度向量,最终送入分类器完成关联航迹与非关联航迹的判别。实验表明,TTCSN算法能够有效地解决异步航迹关联问题。     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于有效量测分集的联合概率数据互联算法

杂波环境下用联合概率数据互联算法(JPDA)跟踪多目标,其计算量将随跟踪目标数的增多和杂波密度的增大而呈指数增长,因此实时性不强;并且JPDA跟踪杂波环境中的近距离目标时,容易造成航迹合并。在充分考虑单个目标独立性的基础上,提出有效量测分集概念。将接收到的有效量测信号按照单个目标的关联划分,确定各目标跟踪波门内的候选量测信号,不考虑量测信号的重复关联。取得单个目标独立性之后,再运用单目标概率数据互联的方法估计目标状态。仿真实验表明,较传统JPDA实时性更强,能够分辨并跟踪近距离目标。     

基于微分进化的组合重采样粒子滤波算法

针对粒子滤波重采样带来的样本贫化问题,设计了微分进化组合重采样算法。通过引入微分进化算法的交叉变异操作保持了粒子多样性;同时将残差重采样和微分进化重采样算法组合起来,克服了单纯微分进化重采样的时滞性问题。蒙特卡罗仿真表明,所研究的算法在精度上有很大的提高,并且实时性较好。算法效率提高了1倍,只需300个粒子就可以达到残差重采样粒子滤波1000个粒子的效果,而且实时性提高了很多。     

两阶段平移、旋转图像高精度配准算法

图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准.     

系统误差校正中的时间对准问题研究

在雷达组网系统中 ,为了能迅速而准确地进行误差校正 ,必须对用于误差校正的数据进行快捷而有效的空时对准。提出在单目标和多目标情况下的时间对准方法 ,并用最小二乘法对时间对准后的雷达数据进行误差校正仿真 ,实验结果证明了该算法的有效性     

基于决策树的空袭目标数据挖掘

为了更好地辅助决策人员进行空袭目标选择,首先分析了影响空袭目标选择的因素;利用Netica软件得到训练样本集;利用ID3算法构造决策树模型,并从中挖掘出空袭目标选择的14条规则;最后总结出目标选择遵循的6条指导原则。仿真结果表明,利用决策树进行空袭目标数据挖掘,准确率比较满意,是一种目标选择的新思路。