基于小波框架和多尺度变换的航迹关联算法

在分布式多传感器信息融合系统中，航迹关联是首要解决的问题。文章将小波理论引入到航迹关联算法研究中，基于小波框架条件和多尺度变换，提出了一种新的航迹关联算法。该算法结合了航迹的整体走势和局部特征两方面来解决航迹关联问题。文章从理论分析和仿真实验来证明该算法的正确性．并将新算法与现有算法进行比较，验证了在机动目标的航迹关联判断中，新算法明显优于其它两种。     

基于广义绝对灰关联度的航迹关联算法

为提高船舶航行安全和海面预警探测能力,对AIS与雷达目标航迹关联问题进行了研究,提出了一种基于广义绝对灰关联度理论的AIS与雷达目标航迹关联算法。该算法结合目标状态的历史信息来计算广义绝对灰关联系数,结合广义绝对灰关联系数的历史信息来得到广义绝对灰关联度,进而通过寻找最大广义绝对灰关联度来进行航迹关联判决。通过典型环境下的仿真,显示了该算法较好的航迹关联性能,并且在密集目标环境下,该算法也具有很好的适应性。     

基于多维分配和灰色理论的航迹关联算法

针对目前应用于分布式多传感器系统中航迹关联算法只能解决两局部节点航迹相关的问题,该文提出了一种基于多维分配的灰色航迹关联算法。该算法运用灰色理论获取各传感器航迹间的灰色关联度,以此关联度为多传感器系统的全局统计量构造多维灰色关联度矩阵,并根据此矩阵形成的多维分配问题的解获得各传感器航迹间的关联结果。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,该算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率较灰色航迹关联算法提高了大约8.8%。     

分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法

为了有效提高分布式传感器网络中航迹与航迹关联的计算速度,本文提出了一种新的基于临时航迹和信源相对可信度的多源模糊航迹关联算法。该算法首先在全局融合中心利用来自同一局部融合节点的同一航迹的两个量测形成临时航迹,再由临时航迹与系统航迹融合生成系统航迹,航迹关联是在临时航迹与系统航迹间进行的;并引入信源相对可信度,当有多条临时航迹与系统航迹关联时,选取信源相对可信度最大的临时航迹与系统航迹关联。将该算法用于一个多源航迹关联的仿真实验中,仿真结果表明该算法在保证关联正确率的前提下,与传统的模糊航迹关联算法相比,进一步提高了航迹关联的计算速度和系统航迹的精度,是一种有效的多源航迹关联方法。      

组网雷达系统中的一种模糊航迹关联方法

航迹关联是组网雷达系统数据融合中的一项关键技术。首先提出了一种模糊关联方法,对两条航迹的航迹点进行关联,然后定义了航迹关联质量,取航迹关联质量最大的两条航迹为关联航迹对,从而提高了航迹关联的准确性。仿真结果表明：该航迹关联算法确实有效。     

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。     

分布式系统模糊分类识别航迹关联算法

以模糊分类识别理论为基础,提出了一种分布式系统航迹关联算法。算法以各节点局部航迹为研究对象,确定航迹特性指标,建立航迹贴近度向量,根据最大隶属原则解决航迹关联问题。仿真表明,该算法比基于统计方法的加权航迹关联算法具有关联速度快、关联正确率高,且对密集目标环境适应性较强的优点。     

基于特征辅助的灰色航迹关联方法

多雷达多目标航迹关联算法大多量测数据中因信息贫瘠的原因导致雷达目标航迹关联精确度较差、性能较低等一系列问题。基于灰色关联分析理论的航迹关联算法,分析研究了综合性线段Hausdorff距离(LHD)灰色关联方面的理论,并将其用在雷达航迹关联领域。通过仿真证明,该算法能够综合考虑航迹之间的距离远近度和2条航迹曲线的拟合度。特征辅助信息不仅可以用于数据关联,也可以用在航迹关联方面。提出基于目标特征辅助信息的序贯灰色关联算法,仿真证明该算法与传统灰色关联算法相比精确度较高,能够在工程实践中提高关联概率。     

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。     

基于回归分析的航迹关联算法研究

在多传感器信息融合系统中,航迹关联的方式基本上都是基于两两关联的。在多目标环境下,这些关联方式加大了关联的次数,提高了关联的运算量。提出了基于回归分析的航迹关联算法,该算法首先选定主航迹,对航迹进行粗关联,对满足条件的点进行回归分析,根据相关系数的值判定航迹是否关联。仿真结果表明此方法能够很好地进行航迹关联,关联正确率...     

基于改进盖尔-沙普利算法的自动识别系统与双频地波雷达断裂航迹关联

高频地波雷达(HFSWR)可以实现大范围海上船只目标的连续探测,但是海杂波等干扰因素的影响容易造成跟踪航迹的断裂。目前关于地波雷达航迹关联的研究中,通常忽略了航迹断裂的情况,将航迹关联视为二分图匹配问题,这会导致可能将单一目标的断裂航迹判断为多个目标,从而引起目标的误关联。针对上述情况,该文结合模糊综合评判和迭代搜索算法,首次将盖尔-沙普利(GS)算法引入航迹关联领域,并且对其进行改进以满足航迹断裂时的多对多航迹关联情况,提出了改进的盖尔-沙普利(IGS)算法。在该算法中,通过计算航迹之间的模糊综合评判值来得到航迹之间的倾向度序列,再由迭代搜索对航迹进行聚类以获得航迹集群,最后将航迹集群及倾向度序列输入盖尔-沙普利算法来进行数轮博弈以给出关联结果。利用双频率高频地波雷达和船只自动识别系统(AIS)的仿真数据与实测数据进行实验测试,实验结果表明：所提出的算法解决了在航迹断裂情况下的多传感器航迹关联问题,且在密集区域的航迹关联效果优于传统算法。     

基于运动特性约束的中段目标群角轨迹关联算法

中段目标群角轨迹关联问题是天基跟踪监视系统的核心和难点之一。常用的基于倾角差关联方法仅利用了目标与传感器之间的几何约束方法,在中段目标群场景下关联效果不理想。该文提出一种基于中段目标群运动特性的角轨迹关联算法。首先,给出中段目标群的运动模型和角轨迹测量模型。其次,构建中段目标群的似然函数作为代价因子,采用基于二维指派的角轨迹关联算法。接下来进行Mont Carlo仿真试验,从角轨迹长度、视线测量误差、弹头诱饵间距三方面对算法性能进行验证。结果表明,该关联算法可以获得良好的中段目标群角轨迹关联性能。      

基于高斯混合模型的多目标跟踪航迹相关算法

文中引入了高斯混合模型的概念,根据其统计特性,针对边扫描边跟踪雷达中的多目标跟踪问题,提出了一种新的判断航迹相关的算法。首先,证明了点迹服从高斯混合分布;然后,利用混合模型可以用作聚类分析工具的特性,推导出了点迹与当前航迹进行匹配判断的相关原则。此外文中还结合这种新算法修正了用于航迹起始和航迹结束的滑窗法,最后给出了典型环境下的仿真结果,证明了该算法的可行性。     

基于Bayes的航迹概率数据关联算法

数据关联是多传感器信息融合的核心技术,其常用的航迹数据关联方法主要有NN、PDA、JPDA、MHT等算法。常用关联算法有的不适合强杂波或多目标环境、有的计算量大、有的时效性差等不足。文中采用了基于贝叶斯航迹概率的数据关联算法,来实现雷达航迹之间数据关联。首先介绍贝叶斯和航迹关联技术原理;其次描述贝叶斯算法过程;最后通过仿真证明该关联算法有效性。     

多目标跟踪的动态多维分配算法

多目标多传感器的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心和难点之一.数据关联是在一定准则下,连接具有共同源的测量或航迹的分配过程.具有代表性的数据互联方法都可以归结为特定的分配问题.然而现有的S-D分配算法只考虑同一时刻各传感器测量的互联,是一个静态结果.本文将静态分配推广到动态跟踪中,通过对测量集合和航迹集合的合并,把S维转变为S+1维问题,从而实现了分配的动态化.在此基础上考虑了有新目标出现的情况,并讨论了动态分配与静态分配的关系.最后对本文算法进行了仿真分析,结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪.     

航管雷达一二次融合异常情况分析

航管雷达一二次航迹融合过程中,直接用得到的含噪声的报告点来更新航迹时,航迹连续性较差,关联的正确性下降。对此现象进行了具体原因分析,用得到一二次雷达的报告点加权平均作为实际航迹输出的方法进行改进。根据一二次雷达数据未能正确关联的现象,在关联步骤中加入当前点和融合航迹中的对应航迹进行比较,如果当前报告点能和融合航迹中的点更好地匹配,就置换出融合航迹中的对应航迹,然后用置换出的航迹点当成新报告点重复融合算法过程。实验结果证明,采用改进融合算法能正确地分析产生异常现象的原因,并很好地解决了异常现象。     

基于信息融合的多目标单站无源跟踪新技术研究

跟踪起始与数据关联是多目标无源单站跟踪的关键技术.本文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启动航迹,数据关联算法的性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.