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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%。 相似文献
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针对雷达与电子支援措施(ESM)存在系统误差、航迹异步等复杂条件下的航迹关联问题,该文提出一种基于区间序列离散度的异步抗差航迹关联算法.定义混合区间序列的离散信息度量,给出系统误差的区间化方法,通过计算区间离散度并利用经典分配法进行关联判定.与传统算法相比,可在系统误差存在的前提下无需时域配准对异步航迹直接关联,且对噪声分布不敏感.仿真结果表明,所提算法具有良好的抗差性且不受目标运动位置的影响,适用于传感器同地或异地配置等多种情况. 相似文献
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针对雷达与电子支援措施(ESM)存在系统误差、航迹异步等复杂条件下的航迹关联问题,该文提出一种基于区间序列离散度的异步抗差航迹关联算法。定义混合区间序列的离散信息度量,给出系统误差的区间化方法,通过计算区间离散度并利用经典分配法进行关联判定。与传统算法相比,可在系统误差存在的前提下无需时域配准对异步航迹直接关联,且对噪声分布不敏感。仿真结果表明,所提算法具有良好的抗差性且不受目标运动位置的影响,适用于传感器同地或异地配置等多种情况。 相似文献
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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。 相似文献
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针对同平台无源传感器纯方位线关联问题,提出了一种基于变换域的局部最优航迹关联算法。该算法采用霍夫变换( Hough Transform)将方位线映射到参数域等价为点描述,将不同方位线的点描述构建成时间的离散函数,利用时间对准形成具有相同时标的点序列。对关联门限内的目标构建指数判证函数,计算满足关联门限目标的关联矩阵,并确定各航迹关联程度,采用局部寻优方法求取最优关联度的目标作为关联对。实验表明,所提算法具有较好的稳定性及时效性,有效解决了同平台多方位线关联问题。 相似文献
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