利用时间窗权重进行航迹关联

提出一种利用传感器测量数据的时间窗权重进行航迹关联的方法,将目标运动状态的多维向量(如距离、方位角、俯仰角等)分解为多个一维状态标量;根据每个状态标量与时间的关系,提取两条航迹的共同测量时间区间,将其划分为若干个时间窗,计算对应时间窗内的权重;根据时间窗权重差计算每一个状态标量的航迹相似度;应用DS理论或Bayes理论进行航迹关联决策。     

一种新的多传感器航迹关联算法

提出一种基于多传感器航迹的关联算法.首先根据雷达和目标球极投影后的几何位置关系,利用三角形的几何性质分别建立两个航迹关联函数,并利用加权思想进一步建立相似度函数;在此基础上,利用一阶泰勒展式对航迹关联函数理论分析获得航迹粗关联门限;然后依次通过粗关联和精关联实现航迹关联.仿真结果表明了该算法的时效性和稳定性.     

基于改进DS理论多周期数据融合的目标识别方法

为了应对复杂战场环境下信息不确定性及证据冲突造成目标识别困难的问题,解决配准关联错误及应答欺骗产生的误识别问题,减小融合算法对先验数据的依赖,提出了一种基于改进DS证据理论的多周期多传感器数据融合方法以实现高效的战场目标识别。方法采用4个层级,两个方面的多传感器数据融合结构,在改进DS证据理论处理性能的同时,充分利用多个周期识别结果的融合实现最终目标识别。仿真结果表明,该方法在提高目标识别准确性的同时,能够有效解决目标密集和应答欺骗造成的目标误识别问题。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

多类传感器航迹参数关联研究

采用层次型数据融合结构,研究了防空作战(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,在两个模型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。     

一种异类多传感器航迹关联新算法

针对传统航迹关联方法在航迹密集条件下易发生关联错误的缺点,提出了一种异类多传感器航迹关联新算法。首先,基于航迹专属信息实现完美关联,其次,在完美关联失败的情况下,基于航迹共有信息实现非完美关联,并提出了航迹关联的流程和航迹关联的计算方式,最后,给出了关联冲突的判定方法和基于分段法的冲突解决方法。数值试验表明,相对于传统算法,新算法能够较好地解决航迹密集环境下的关联错误问题,计算方法简单,便于工程实现。     

基于随机集的传感器网络多目标航迹跟踪研究

针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。     

密集目标有偏航迹整体匹配关联方法

针对密集目标和传感器探测存在较大系统偏差的复杂条件下的分布式融合中航迹关联问题,设计了一种整体匹配航迹关联方法,首先将所有航迹划分成若干个关联聚,对各传感器都有多个目标航迹的关联聚采用多目标点图整体匹配,对某传感器只有单目标航迹的关联聚采用航迹段整体匹配,从而获得关联聚内所有航迹的关联关系。在仿真分析中,随机产生态势,分别计算新算法在不同情形下的漏关联、正确关联率、错误关联率。仿真验证结果表明该算法在不同目标密集程度、系统误差情形下都有较好的适应性。     

基于三角形拓扑相似性的航迹关联算法

针对多个传感器量测航迹在系统误差下关联融合困难的问题,提出基于拓扑4交差模型和三角形拓扑相似度的航迹关联方法,将传感器探测目标分成若干个拓扑三角形结构,使用4交差模型排除不同传感器探测中相关可能性小的三角形;然后定义三角形相似度,对归属于不同探测源的拓扑三角形相似程度进行度量,从而得出目标之间的相关程度,获取航迹关联结果。仿真结果表明,在目标密集编队时,该算法具有有效性。     

被动多传感器阵列中复合观测数据的数据关联

被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用模糊积分的方法对观测数据与备选航迹进行关联度量,以实现量测数据与航迹的关联。试验表明该方法是切实可行的,可以有效地进行量测与航迹的关联。     

异类传感器动态数据关联算法北大核心

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

异类传感器动态数据关联算法

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

基于离散小波变换的航迹——航迹关联算法

研究了传感器各维观测误差相关情况下的航迹关联问题,提出了一种基于离散小波变换的关联算法。分析了离散小波变换仅对信号收缩而高斯白噪声仍然保持白化的特性,两个航迹的关联问题被形式化为二元假设检验,以W1小波空间与VJ-1尺度空间能量比定义检验统计量,证明了统计量在H0假设下服从F分布并给出了关联判决准则。在此基础上定义了航迹相似度,将多目标航迹关联问题转化为最大权值匹配问题。仿真结果表明在观测误差无关或相关的情况下本算法关联准确性显著提高。     

航迹关联算法仿真中的几个假定

航迹关联是多传感器信息融合的前提和基础,来自不同传感器的航迹数据只有在确定相互关联之后,才能进行目标运动状态信息和属性信息的融合处理。航迹关联仿真分析时往往人为地设定一些假定条件,导致算法的仿真结果出现比较大的偏差。对航迹关联算法仿真分析中的一些常见假定进行分析,结合实际应用情景,探讨航迹关联率的定义,明确了关联正确率、关联错误率和漏关联率的计算方法。     

改进CHNN神经网络航迹关联算法

航迹关联和航迹融合是分布式数据融合的重点。基于Hopfield神经网络的航迹关联算法是建立在每个传感器都发现相同目标的基础上的,但是在实际应用中往往不是这样。改进了基于连续型神经网络的广义航迹关联算法,进一步地,该算法可以推广到多个传感器的情形。为了加速Hopfield神经网络的收敛速度,重新定义马氏距离。计算机仿真表示,改进算法适用于多传感器航迹关联问题,且适用于密集目标航迹交叉的情形。     

基于权值改进D-S理论的对空目标识别融合

针对传统证据理论证据高冲突性问题,提出了一种基于权值改进型Dempster-Shafer(DS)理论的对空目标识别方法。在研究D-S证据理论数学模型基础上,依据泛函距离空间理论,更新计算各个传感器的信度函数可靠性权值,对各个传感器的基本概率赋值函数进行修正,最后利用D-S合成公式对各个传感器进行融合判决。仿真结果证明了该方法的有效性。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

主被动传感器异地配置下的航迹关联

在雷达和电子支援(ESM)传感器异地配置的情况下,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;然后采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM传感器航迹关联的检测概率。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地完成对多目标的航迹关联。     

系统误差下航迹关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,提出了一种新的系统误差下航迹关联算法,该算法采用模糊综合决策的思想,抓住目标航迹的不变信息建立模糊因素集,通过构建目标航迹紧密度矩阵提取最有可能的航迹关联对,从而达到系统误差下航迹关联的目的,通过典型环境下的仿真,验证了该算法在传感器组网存在系统误差情况下进行航迹关联的优越性,其具有较好的航迹关联效果和较强的鲁棒性。     

模糊聚类法改进异类传感器航迹关联

针对ESM与雷达的异类传感器航迹关联的准确性问题,提出了一种基于模糊聚类方法的异类传感器航迹关联算法。首先,将测得的航迹看作方位信息的时间序列,由不同航迹最终构成一个时间序列集合;再以当前时刻与历史时刻为模糊因子进行相似计算并得到模糊相似矩阵,并求得模糊等价矩阵;最后采用全局最优的判别准则确定航迹关联对,达到航迹关联的目的。仿真结果表明,基于模糊等价关系的异类传感器航迹关联算法能够有效提高ESM与雷达的航迹关联性能。