角度传感器网络多目标定位的数据关联算法

在基于方向角等被动式的多目标监测中,由于面临量测-目标匹配关系未知,现有定位算法很难实时给出目标的精确位置,尤其是在方向角量测误差存在的情况下.针对不可靠角度量测传感器网络下的多目标定位问题,分析和设计了无目标先验信息下的量测关联算法.通过分析量测误差对关联算法的影响,给出所得多目标定位来源于真实目标概率的理论推导以及相关门限选取方法,并应用在此基础上设计算法,给出最优的多目标位置组合.该关联算法在引入各传感器量测信息的同时更新门限,以此保证多重定位是真实目标定位的可靠性.仿真结果表明,所提出的数据关联算法于所示情形下均具有较好的性能,在多目标定位中能捕获大部分目标,且计算量较低.     

纯方位被动多传感器多目标跟踪算法

多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。首先建立了直角坐标系下多被动传感器的高斯-厄密特滤波模型;在该模型的基础上,采用多维分配问题的思想,直接建立各传感器角度量测与目标角度预测值的候选关联组合,并将其进行动态地分配,提高了关联效率。仿真实验表明,该方法可以实时、高效地解决多被动传感器系统中的数据关联问题,并且能够对多目标进行稳定的跟踪。     

多红外传感器融合系统数据关联算法

针对传统多红外传感器多目标多维分配数据关联模型在构造关联代价时未充分考虑位置估计不确定性所引入的随机误差问题,提出了一种可精确到二阶的高精度关联代价构造方法。取非线性量测函数泰勒展开式的前二阶项,将最小二乘估计的均值和方差信息代入得到伪量测信息的均值和方差,继而将伪量测与真实量测信息的统计距离作为最终的关联代价。最后对不同关联算法的正确率进行了实验对比,仿真结果表明修正后的关联代价能够更精准地反映出数据关联的可能性,基于该修正代价的关联算法较之其他关联算法可获得更好的关联性能。     

一种基于随机集的PHD多目标多传感器关联算法

针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹。杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度。     

基于一维测量的多传感器多目标航迹起始

针对多传感器多目标跟踪中的航迹起始问题,在各个传感器仅有一维量测数据的情况下,提出一种基于目标距离和信息的多目标航迹起始方法.该方法利用空间约束和空间聚类对航迹起始阶段第一和第二周期的组合进行有效删减,再用跟踪门的方法建立航迹.仿真结果表明该航迹起始方法可以有效抑制一维量测下的组合爆炸,显著降低航迹起始的处理量,具有一定的工程应用价值.     

角度信息辅助的集中式多传感器多假设跟踪算法

对于密集杂波环境中的多目标跟踪,传统集中式多传感器多假设跟踪(CMS-MHT)算法在每一时刻的航迹-量测关联假设数量大大增加,导致数据关联不确定性增大,以至很难由常规航迹得分给出正确关联,表现为高的漏情率以及航迹分裂现象。基于传感器测量误差较小时虚警与目标量测的空间分布特点,针对多个相同类型传感器进行目标跟踪,该文提出一种角度信息辅助的CMS-MHT算法,设计了新的角度信息辅助的航迹得分计算方法,可以降低航迹-量测关联的不确定性,从而得到比传统CMS-MHT更优的关联假设。仿真实验结果表明,在密集杂波环境中,该算法能有效降低漏情率,并有更好的航迹完整性。     

被动传感器组网模糊综合贴近度的数据关联算法

针对被动传感器采样非周期且采样数据缺乏距离信息等特点,提出了一种用于解决目标航迹与传感器量测相关联的模糊综合贴近度的数据关联算法.由于被动传感器的量测没有距离信息且传感器探测范围小,本算法首先设置两个关联波门进行量测筛选;然后采用航向确定法得出航向角信息,并综合方位角、俯仰角信息,使用模糊综合的方法进行最终的关联,以解决关联错误率高的问题;最后使用扩展卡尔曼滤波进行目标状态与协方差的更新.实验结果证明了该算法方法的有效性.     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器密集多目标跟踪,则计算量剧增,数据关联成功率下降。因此,改进联合概率数据关联(AJPDA)算法对多传感器多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,然后采用JPDA算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联。仿真结果表明,AJPDA算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题。     

基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。     

基于改进动态关联的多目标无源跟踪算法

针对状态-状态动态关联算法关联精度差,计算量大等缺点,提出了基于状态-量测动态关联的多目标只测角无源跟踪算法。该算法在航迹起始后,将目标状态估计直接与下一时刻由静态量测-量测数据关联确定的S元量测进行关联,利用二维分配算法得出关联对后,通过不敏卡尔曼滤波算法对关联出的方位角集合进行非线性滤波从而实现对与之关联目标的状态更新。仿真结果表明所提多目标跟踪算法能有效关联不同时刻源于同一目标的S元量测从而实现多目标跟踪且适合目标数目变化的情况,具有较好的工程应用前景。     

三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。     

一种无源雷达的数据关联技术

数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。介绍一种无源雷达的数据关联技术,通过对一批典型目标特性分析,给出一种基于距离、方位和多普勒速度的相关算法。通过引入隶属度关联矩阵,很好地解决了多目标关联的问题,大大提升目标数据关联的准确性。实践证明,该方法切实可行,工程应用效果良好。最后,进一步分析发现,多普勒速度的量测有较好的稳定性,并将该关联特性应用到了航迹起始和机动跟踪中去,提高了跟踪的性能。     

多发多收多基地雷达系统分辨性能分析

对密集多目标的探测是当前雷达技术领域所面临的前沿课题和紧迫任务。本文考虑一个多发多收多基地雷达系统,在分析空间相关和非相关多基地雷达模糊函数的基础上,以模糊函数3-dB投影面积值为指标,对比单发多收多基地雷达,分析了不同传感器部署和波形选择情况下的目标距离分辨性能,并给出了相应的仿真结果。仿真结果显示,空间相关信息的引入,提高了多基地雷达系统的目标分辨性能;多发多收多基地雷达虽然增加了系统的复杂性,但如果配置不当,在目标分辨性能方面,不一定优于单发多收多基地雷达。本文的研究成果,不仅能用于对多基地雷达密集多目标探测性能的分析,还能为多基地雷达系统波形设计、布站提供一定的理论参考。      

一种多传感器融合的多维数据互联算法

多传感器融合的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心与难点之一.文中提出了一种多传感器融合的多维数据互联算法.首先进行多目标跟踪模式的判断,根据跟踪模式选取不同维数的数据互联算法,对现有的多维数据互联算法存在问题进行了分析和改进,给出了算法实现的伪代码.仿真与实验结果表明,该算法对弹道目标跟踪具有较好的效果,对复杂环境下的多目标也能进行稳定地跟踪.     

对宽带高分辨成像雷达的转发式干扰方法

针对宽带成像雷达的工作方式和特点，提出了一种采用DRFM对宽带高分辨成像雷达的新干扰方法。首先推导了DRFM转发信号的数学模型，阐述了宽带雷达一维成像的基本原理。在此基础上提出了一种采用移频调制对宽带雷达一维成像进行转发式干扰的方法。该方法不但能有效地破坏雷达对真目标的一维成像，并可形成虚假目标一维像。通过仿真并结合实测数据，对该方法进行了验证，结果表明了这种方法的可行性。该方法可对一维和二维成像雷达进行干扰。     

一种复合多基地雷达密集多目标检测的新方法

密集多目标探测是当前雷达技术领域面临的前沿课题和紧迫任务。该文提出了一种T/R-R2复合多基地雷达信号融合方法,建立了单基地雷达接收机和多基地雷达接收机的目标回波信号模型,针对3维空间,基于距离信息提出了复合多基地雷达信号融合模型,采用最大似然法对密集多目标进行检测,分析了信噪比、目标数量、目标起伏、检测门限以及复合多基地雷达几何配置对检测性能的影响。蒙特卡洛仿真结果表明该文方法对密集多目标的检测是有效的。Swerling II型目标为本文推导的假设条件,但在Swerling 0和IV型目标起伏条件下该文的检测算法仍然有效。     

航向角辅助的模糊数据关联算法

为了在不增加运算复杂度的条件下有效提高多目标跟踪的跟踪精度和关联正确率,本文提出了一种采用航向角进行辅助的多目标模糊数据关联新方法。算法首先分析航向和距离信息是区分不同航路的有效参数,然后介绍了航向角的定义及求解方法,即利用当前时刻的雷达测量和前一时刻的滤波状态向量计算目标的测量航向角,并通过容积卡尔曼滤波器（Cubature Kalman Filter, CKF）对包括目标航向在内的状态向量进行更新,利用模糊逻辑推理进行多目标数据关联。实验结果表明,提出算法与传统的最近邻方法（Nearest Neighbor, NN）相比具有较高的关联正确率,与联合概率数据关联方法（Joint Probability Data Association, JPDA）相比,在保证关联正确率的前提下跟踪精度和运算效率均得到了较大提高,更适合工程应用。      

主星带辅星编队单基线InSAR定位、测高两种方法

该文对主星带辅星编队分布式SAR(Synthetic Aperture Radar)的空间几何关系和工作原理进行分析,指出主星带辅星编队SAR用于干涉测高和定位具有星载双站、较大斜视,空间基线等特点和难点,不能基于经典干涉SAR几何下的测高方法进行分析.提出基于多普勒中心频率和基于距离模型的两种定位和测高方法,仿真验证了两种定位和测高方法的正确性.指出由于多普勒中心频率方程只利用了合成孔径中心时刻附近的距离信息,而距离模型方程可以利用合成孔径时间内的所有距离信息,因此从定性角度来说,基于距离模型的定位测高方法优于基于多普勒中心频率的定位测高方法,仿真结果也说明了这一点.     

分布式组网雷达抗多假目标欺骗干扰处理方法

针对多假目标欺骗干扰下的分布式组网雷达,提出了一种抗干扰的数据处理方法.该方法包括单雷达多目标跟踪-航迹关联检验-串行滤波融合3个步骤.首先各雷达分站独立进行多目标跟踪,获得各分站下真假目标对应的各个航迹.接着,对来自不同雷达的航迹进行关联检验,使真目标对应的航迹被保留,而假目标对应的航迹被拒绝.最后,在融合中心对通过...     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.