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多站多目标雷达数据融合 总被引:2,自引:1,他引:1
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。 相似文献
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为了改善实际跟踪过程中因为缺乏目标先验信息造成的模型失配对滤波器跟踪性能造成的影响,引入强跟踪滤波(STF)思想对渐进更新扩展Kalman滤波(PU-EKF)算法进行改进,提出了强跟踪渐进更新扩展Kalman滤波(STPU-EKF)算法.在多种模型失配情况下进行磁偶极子跟踪仿真试验,对所建算法的性能进行验证,仿真结果表... 相似文献
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高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
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变结构多模型状态估计器方法适用于雷达跟踪空中机动目标。本文研究和设计了两种自适应时变模式集交互多模型(IMM)跟踪滤波器;切换网格(SG)IMM和自适应网格(AG)IMM算法。针对不同的飞行想定,通过Monte Carlo仿真方法对这些算法及相应的固定网格(FG)IMM滤波器的性能进行了评估和比较。仿真显示,对特定的机动目标跟踪问题,SGIMM和AGIMM跟踪滤波器在性能和计算量等方面要比固定结构多模型算法(FGIMM滤波器)有明显地提高。 相似文献
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基于多源信息融合的低空目标探测 总被引:3,自引:1,他引:2
低空 /超低空是现代防空火力最薄弱的空域。提出了一种雷达与红外传感器信息融合 ,探测低空威胁目标的方法。阐述了红外传感器的特点及融合的意义 ,给出了信息融合的系统结构 ,提出了需要解决的几个关键问题 ,并简述了雷达与红外传感器集成的发展趋势 相似文献
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确定性理论在雷达型号识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善. 相似文献
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在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。 相似文献