红外传感器在点迹/航迹关联中的应用

点迹／航迹关联是多传感器数据融合系统的关键问题，为提高关联的正确率，把红外传感器方位数据与雷达数据进行关联，通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出对目标航迹的精确状态估计，分别讨论了雷达数据的航迹关联算法和雷达／红外数据的航迹关联算法，并进行了仿真性能比较和分析。     

基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法

空间邻近目标跟踪过程中存在航迹交错现象,传统的航迹关联与融合算法可靠性大大降低。提出基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合跟踪算法:首先,采用滑窗式全局最优关联方法利用多帧航迹数据确认航迹关联对,并建立系统航迹;然后,根据确认关联航迹的实时关联状态检测航迹交错;最后,根据航迹衰减残差识别运动状态,自适应选择融合量测或者融合状态估计完成系统航迹的状态更新。仿真结果表明,算法能够提高融合航迹精度,实现稳健航迹关联与融合。     

相控阵雷达多目标跟踪原理及数据关联算法研究

介绍了目标跟踪原理,并以多功能相控阵雷达为背景,研究了多目标跟踪数据关联过程.针对数据关联过程中量测起源的不确定性问题及概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)的不足,给出了一种改进的概率数据关联算法(MPDA),该算法既不像PDA算法那样不考虑公共测量值对航迹的影响,也不像JPDA算法对所用的关联解进行搜索,而是重点分析了跟踪门交叠区域中的公共测量值对航迹更新的影响.蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较小计算量及较好的实时跟踪性能,适于相控阵雷达的数据处理.     

一种低精度传感器跟踪算法

针对低精度雷达的数据关联和目标机动跟踪问题,在此介绍了一种改进的邢滤波算法,该方法通过引入隶属度函数,很好地解决了该体制雷达下的数据关联和目标机动判断问题,提升了数据关联及目标机动判断的准确性。工程实践证明,该方法应用于航迹起始和争动目标跟踪中,大大提高了跟踪的性能,具有很好的实用性。     

综合利用各类信息的异类灰色航迹关联算法

异类传感器航迹关联是航迹融合中的一个难点,红外传感器与雷达的航迹关联是典型的异类传感器航迹关联。综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器航迹关联的一个重要途径。针对异类传感器数据关联用于关联的信息量少的问题,对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪,红外传感器在修正的球坐标系对目标进行跟踪的情况,综合利用角度、角度变化率和ITG信息,提出了一种基于灰色理论的航迹关联决策方法,计算机仿真结果表明新的关联算法与只利用角度信息的关联算法相比具有更好的关联性能。     

天波超视距雷达多路径Viterbi数据关联跟踪算法

天波超视距雷达目标跟踪面临多传播路径、低探测概率、低探测精度和低数据率的困难.本文在地理坐标系对运动目标建模而在雷达坐标系进行数据关联,将各传播模式的回波作为备选的竞争量测,运用动态规划的优化方式,在最大似然的意义下将VDA的回波与航迹的两维数据关联推广到回波、传播模式和航迹的三维数据关联,提出了多路径Viterbi(MVDA)数据关联算法.天波超视距雷达目标跟踪仿真表明:MVDA跟踪能力明显优于VDA和MPDA.     

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。     

基于互信息的航迹对准关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,研究了在组网雷达存在系统误差情况下的航迹对准关联问题,并将该影响表示为目标航迹的旋转量和平移量;提出一种基于互信息的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法采用最大互信息理论来估计目标航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达组网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而避开了估计雷达组网系统误差,实现了误差配准前的航迹对准关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。     

红外方位信息在航迹关联中的应用

为提高航迹关联的正确率，文中引入红外传感器方位数据与雷达数据进行关联。通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小了系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出了对目前航迹的精确状态估计。     

基于多普勒耦合估计的弹道目标测距方法

反导预警与空间监视雷达通常采用高频段、大脉宽探测远距离目标,此时距离多普勒耦合对于雷达精确测距有较大影响。同时,距离多普勒耦合的准确修正是稳定跟踪目标的必要条件,然而传统的处理方法不能适用于弹道目标等高机动目标的准确处理。本文提出了基于多普勒耦合估计的弹道目标高精度测距方法：首先采用旁路速度-加速度估计方法求解目标的径向速度,对目标测量距离进行距离多普勒耦合修正,再进行IMM-UKF滤波完成目标距离估计。该方法具有以下优势：利用当前帧的测量数据,同时考虑了目标径向加速度对于耦合的影响,提高了距离和速度的估计精度;相比跟踪时增加测速波形的方法,节约了雷达的资源,同时避免了速度测量与航迹误关联的问题;距离和速度的精确估计能够提升航迹关联成功率。仿真实验中与传统的距离多普勒耦合处理方法进行了比较,实验结果显示该方法大幅提高了雷达测距的精度。     

雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术

基于点迹的雷达组网系统,可以充分发挥多雷达信息的优势.提高目标航迹起始概率.改善系统跟踪性能。本文结合工程实践,详细分析了组网雷达数据融合处理中的点迹融合技术,以及点迹关联处理的一般步骤和常用关联滤波方法.最后对点迹融合性能做了定量的分析。     

基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法

航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹.     

雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术

基于点迹的雷达组网系统，可以充分发挥多雷达信息的优势，提高目标航迹起始概率，改善系统跟踪性能。本文结合工程实践，详细分析了组网雷达数据融合处理中的点迹融合技术，以及点迹关联处理的一般步骤和常用关联滤波方法，最后对点迹融合性能做了定量的分析。     

基于轨迹预报的空间目标断续航迹关联算法

空间目标跟踪过程中,航迹中断会严重干扰航迹融合及加重传感器负担,因此,空间目标断续航迹关联算法研究意义重大。针对传统断续航迹关联算法中直线外推得到的预测航迹具有较大误差,从而导致关联不准确的问题,提出基于轨迹预报的空间目标断续航迹关联算法。该算法基于动力学方程对空间目标进行跟踪,对中断前滤波更新值进行曲线拟合得到预报初值点,并结合目标动力学模型进行轨迹预报,将预测数据与中断后新起始航迹前几个时刻的状态更新值进行关联配对,实现空间目标中断前后航迹的关联融合。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。     

小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用

在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。     

一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法

在靶场弹道测量多目标雷达数据实时处理中,在预测目标状态之前需要进行目标航迹起始。传统航迹起始算法的可靠性受第一帧数据的不确定性影响较大。在进行高射频连发弹丸初速测量等高精度多目标弹道测量试验时,异常的航迹起始会导致弹道测量出现严重偏差。根据连发弹丸初速测量的特点提出了一种改进的航迹起始与跟踪算法。首先,选择检测效果最佳的数据作为起始数据进行航迹起始;然后,采用双向α-β-γ滤波的跟踪滤波方法获得弹道参数的最优估计。实测数据处理结果表明,改进的航迹起始与跟踪算法能够避免第一帧数据不确定性带来的影响,提高了雷达测量弹道参数的可靠性与稳定性。     

边扫描边跟踪雷达数据处理的新软件结构

引言在边扫描边跟踪(TWS)雷达系统中,一个连续扫描雷达探测设备按一定的时间间隔报告目标位置点迹的测量值至雷达数据处理器,由它再把相继扫描来的点迹连结成航迹。雷达数据处理器必须正确地把新的点迹与现有的航迹配对,并为雷达作用距离之内发现的新目标而接收到的点迹启用新的航迹。配对任务由α-β跟踪滤波器完成,它把有噪测量值与航迹预测值组合产生平滑的更新的航迹估值。这个目标的预测位置和标准估计偏差一起被用来确定目标的位置和可允许的新的观察范围的大小。因此跟踪滤波器在点迹-航迹配对的过程中起了重要的作用,并且提供了对月标位置的准确估计和目标的运动。     

机载预警雷达对海快速稳定跟踪方法

近年来,机载预警雷达广泛应用于探测、跟踪和识别空中及海面目标。在探测海面目标时,机载预警雷达可以获得较高的距离测量精度,然而所能达到的方位测量精度较低,这造成在形成目标航迹时难以快速收敛。提出了利用机载预警雷达距离探测精度较高的特点和预警平台高速运动所带来的潜在优势,构建了一种交叉定位的方法,即利用相邻探测时间的目标回波距离来准确定位目标方位,用于形成目标航迹起始时的快速收敛,有效提高了航迹跟踪初期的定位精度。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法

针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型（IMM,Interacting Multiple Models）、联合概率数据互联（JPDA,Joint Probability Data Association）和分布式不敏卡尔曼滤波（UKF,Unscented Kalman Filter）提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时, 由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。