基于模糊综合函数的航迹关联算法及其应用

密集目标环境和交叉机动航迹较多的情况下,航迹统计关联方法关联正确率降低,而利用模糊关联可以减少传感器校准和延迟误差。主要研究基于模糊综合函数的多传感器多目标航迹关联算法,根据关联特点,确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,建立了仿真模型,并将其应用于两主动声纳站的航迹关联问题。仿真结果表明该算法具有较好的适应性,处理速度快的特点,适合于密集目标或交叉及机动航迹较多的环境。     

异步航迹关联算法与仿真

在分布式多传感多目标信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。本文提出一种异步航迹的关联方法,该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化;然后利用网络优化算法,获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合。仿真试验表明本文算法在解决异步航迹关联问题的有效性。     

基于层次和密度聚类分析的航迹关联算法

目标航迹关联是多传感器信息融合研究中的一个重要问题，利用聚类分析理论，构建了目标观测数据相似度方程，提出了基于层次和密度聚类分析的航迹关联算法，提高了目标数量多且相互位置较近时航迹关联的准确性，对提高多传感器系统的实时处理能力和智能化水平具有一定的实用价值。实验结果表明，算法具有关联成功率高、时间复杂度低、存储量通信量小、易于实现的优点。     

集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法。该算法首先基于循环阈值模型、群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器分成子群,基于灰色精细互联模型剔除同一传感器子群内的虚假量测,并利用量测合并模型消除群内多传感器对同一目标的冗余信息,最后基于灰色精细互联模型、航迹得分完成群内量测的精细互联和航迹输出。经仿真验证,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,该算法综合性能更优。     

基于渐近分析理论的多类传感器数据关联研究

本文采用层次型数据融合结构,研究了ＡＡＷ系统中多类传感器航迹相关问题。首先对目标航迹的真实跟踪概率（ＴＴＰ）进行了讨论,在ＭＯＤＥＬＡ和ＭＯＤＥＬＤ假设的基础上给出了ＴＴＰ的计算公式。提出利用渐近分析理论研究多类传感器相关参数及其在时间域上参数方程的航迹参数关联问题。在此基础上设计了多类传感器系统中上层处理节点航迹相关算法,为解决多类传感器航迹相关问题提供了一种新的解决途径。     

密集杂波环境下多目标跟踪算法

基于快速数据关联FAFDA(fastalgorithmfordataassociation)滤波算法,根据Houles和Shalom将概率数据关联PDA(ProbabilisticDataAssociation)算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路,构造了一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法MSFAFDA(multiplesensorfastalgorithmfordataassoci ation)。本方法主要使用的是点 航迹联合和序列估计法,蒙特卡洛仿真结果表明方法对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

双红外传感器模糊序贯航迹关联算法与仿真

航迹关联是多传感器多目标数据融合系统中的重要部分。本文针对双波段红外传感器的特点和目标航迹存在的连续性，根据影响航迹关联的主要因素和相互关系，提出了基于序贯检测思想的两种整体相似度关联定义和粗、精相关的模糊航迹关联策略，并提出针对未关联航迹的意见一致性决策方法确定航迹真实性。仿真结果表明，在目标密集、噪声较多、交叉分岔航迹较多的情况下，该算法性能良好，稳定，运算速度明显快于传统的统计检验方法。     

多传感器多目标跟踪中的数据关联

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。它包括两个方面：同一传感器２次扫描或多次扫描间各目标的关联以及多传感器各自的跟踪航迹之间的关联。在密集目标、高密度杂波和干扰条件下，解决此问题有建立数学模型和计算量方面的困难。常见的算法有ＪＰＤＡ和ＭＨＴ，其模型较准确但复杂，计算量大，实际运用中效果并不理想。本文改进文献［２］中的关联方法，提出一种简单且效果较好的方法，利用线性规划算法实现了一定条件下多目标的关联及跟踪，并进行了仿真和误差分析。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,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算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文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。     

基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法

针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。     

基于先验信息的多假设模型中断航迹关联算法

针对经典的中断航迹关联算法在机动目标环境下航迹预测准确性差、关联效果恶化严重的问题,提出基于先验信息的多假设运动模型中断航迹关联算法。所提算法充分利用目标属性、目标运动特征、使用场景等先验信息,基于多假设思想,建立多种可能的目标运动模型并实施航迹预测,基于位置和速度信息的模糊相关函数描述预测航迹与新起始航迹的模糊匹配关系,最后基于多项式拟合原理连接满足关联关系的新、老航迹。经仿真验证,在中断区间目标发生机动运动的条件下,所提算法的关联效果相对于经典的中断航迹关联算法有显著提升。所提算法对于复杂环境具有较强的适应能力,经50次蒙特卡罗仿真,在中断时间小于18个滤波周期条件下,机动目标的平均正确关联率达到90%以上,机动环境的全局关联正确率达到85%以上。     

利用k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法

针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题, 提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量, 提出系统误差区间化方法, 通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度, 利用经典分配法进行航迹关联判定。与传统算法相比, 对系统误差先验信息的要求低。仿真结果表明, 算法能以较高正确率实现稳定关联, 具有良好的抗差性。算法亦可处理异步不等速率航迹关联问题, 无需时域配准, 具有明显的优势。     

基于信息融合的机动多目标单站无源跟踪关键技术研究

跟踪起始与数据关联是机动多目标单站无源跟踪的关键技术。提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法，通过构造多维动态可变的跟踪门，进行自适应跟踪起始检测，然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认。同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法，首先通过定义多个特征数据关联度，将单个有效观测的多特征信息进行融合，再对多目标进行综合数据关联。计算机仿真表明，该跟踪起始算法能够快速有效地进行航迹起始，数据关联算法的性能要优于传统的最近邻（NN）方法。     

集中式多传感器广义相关算法

为把集中式多传感器系统顺利应用于需要较小耗时和准确跟踪的工程场景,基于对现有算法优缺点的理论分析,提出了并行处理结构的集中式多传感器广义相关算法;该算法建立了多传感器广义相关算法得分函数,并基于得分函数完成了点航互联、跟踪滤波、航迹质量管理和航迹起始;经仿真及实测数据验证,该算法能够同时满足集中式多传感器系统对算法耗时及跟踪准确性的需求,整体性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法。     

多特征实时电视跟踪器

本文描述一种多特征实时电视跟踪器,应用3×3中值滤波器对目标图像进行预处理,采用SOBEL算法提取目标的边缘信息,利用目标灰度和边缘联合特征的贝叶斯分类算法检测和分割目标,在低对比度小目标情况下可以稳定跟踪目标,经外场试验取得满意的结果,该电视跟踪器已用于地空武器系统中。     

组网雷达多目标跟踪仿真系统的设计与实现

介绍了研制的组网雷达多目标跟踪仿真系统的组成及各部分的关键技术 ,给出了仿真结果。仿真分析表明 ,该系统具有仿真组网雷达在电子战条件下跟踪大批次和复杂机动目标的能力。该系统不仅可以用来评价多目标跟踪算法在电子战条件下的性能 ,而且也可以用来评估雷达网在复杂电子战条件下的综合性能。     

基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

基于三角稳定的海上目标航迹抗差关联算法

针对现有航迹抗差关联算法缺乏对海上目标航迹特点和规律的考虑、实际应用效果差的问题，根据典型的实测数据对比分析结果，结合海上目标位置变化慢、空间拓扑关联稳定的特点，以三角形稳定结构为基础，设计了适用于海上目标航迹的抗差关联算法。首先，构建拓扑三角形，通过三角形匹配系数和航迹图匹配系数进行阈值判断，得到航迹对的关联系数。其次，保留其中最大关联系数，构建航迹对关联系数矩阵。最后，采用最大关联系数和阈值判别原则，输出关联航迹。实测数据验证结果表明，所提算法成功实现了所有航迹的有效关联，明显优于对比算法，具有较强的稳定性和鲁棒性，可有效解决实际中海上目标航迹关联问题，实用性强。     

基于三角稳定的海上目标航迹抗差关联算法

针对现有航迹抗差关联算法缺乏对海上目标航迹特点和规律的考虑、实际应用效果差的问题，根据典型的实测数据对比分析结果，结合海上目标位置变化慢、空间拓扑关联稳定的特点，以三角形稳定结构为基础，设计了适用于海上目标航迹的抗差关联算法。首先，构建拓扑三角形，通过三角形匹配系数和航迹图匹配系数进行阈值判断，得到航迹对的关联系数。其次，保留其中最大关联系数，构建航迹对关联系数矩阵。最后，采用最大关联系数和阈值判别原则，输出关联航迹。实测数据验证结果表明，所提算法成功实现了所有航迹的有效关联，明显优于对比算法，具有较强的稳定性和鲁棒性，可有效解决实际中海上目标航迹关联问题，实用性强。