基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法

在航迹融合问题中,以往的次优航迹融合算法和互协方差融合算法存在融合时间和融合精度的矛盾问题.提出了一种基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法,用以解决航迹融合过程中存在的计算量和融合精度之间的矛盾.该算法根据切换规则自适应地选择具体的航迹融合算法以优化计算时间.仿真结果表明,该算法在保证融合精度的前提下节省了融合计算时间.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

自适应阈值航迹关联算法与实现

航迹关联和航迹融合是分布式数据融合的重点。基于航迹间的χ2距离和一个固定阈值的比较来决定航迹是否关联这种算法在关联率上不够理想,针对该问题提出了自适应阈值算法。对于状态估计用高斯分布描述的航迹来说,通过找出一组2个独立的航迹系统之间关联的最大后验概率(MAP)集合,对固定阈值算法进行改进形成自适应阈值算法。仿真结果显示自适应阈值算法对正确关联率有所提升,表明该算法对提高航迹关联概率具有可行性。     

分布式火控网的数据融合研究

针对火控网的特点,采用了分布式结构。分析了自适应滤波算法的原理,采用航迹融合算法对各探测器的跟踪航迹进行了融合,仿真分析融合前后的距离、方位、俯仰的误差大小。仿真结果表明,分布式火控网经过航迹融合后,系统的精度有较大改善,跟踪性能比融合前有大幅度提高。     

雷达抗距离多假目标干扰的时域融合算法

针对现有雷达抗距离多假目标干扰算法主要根据一个时刻的信号特征识别真假目标,其判决门限设定主观性强,容易导致误判率高的问题,在D-S证据理论框架下提出了基于时间递推融合的抗距离多假目标干扰算法。首先对用于航迹更新的点迹进行基于卡方检验的分组,判定雷达是否遭受距离多假目标干扰,构建基于信噪比的点迹基本概率赋值函数,然后与前一时刻的航迹基本概率赋值函数进行递推融合,得到当前时刻的航迹基本概率赋值函数,最后基于航迹基本概率赋值函数进行了真假航迹判决。仿真结果表明,该算法能快速识别距离多假目标干扰,真假目标鉴别率较高。     

基于IMM-UKF的分层航迹融合算法

为提高对机动目标的跟踪精度,通过对目标跟踪和航迹融合算法进行研究,提出了一种基于IMM-UKF的分层航迹融合算法。基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法给出了各局部节点的航迹估计方法,在此基础上,结合各局部估计值构造了系统先验统计量,实现了利用分层航迹融合算法对多个局部节点估计值的融合。仿真结果表明,该算法在实现机动目标自适应跟踪的同时,有效提高了目标跟踪精度,增强了跟踪系统的稳定性。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

自适应天波超视距雷达航迹融合算法仿真研究

针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。     

一种用于 C~3I 系统的异类传感器数据融合算法

在文献〔８〕和〔９〕基础上研究了在不等样本情况下的异类传感器——雷达与ＥＳＭ——的航迹相关问题。首先,基于模糊综合函数找出两个最可能的雷达与ＥＳＭ航迹相关对,然后,利用统计理论并采用多门限决策方法进行雷达与ＥＳＭ航迹相关判决。仿真结果表明,与文献〔８〕的方法相比,在雷达航迹比较多的情况下,本文所提出的在不等样本情况下的雷达与ＥＳＭ相关算法具有与其很相近的性能,但计算量明显减少;而与文献〔９〕的方法相比,这里采用多门限决策方法又可同时减小两类错误概率。