自适应航迹融合算法及其仿真

在简单融合算法和协方差加权融合算法的基础上给出一种自适应航迹融合算法,并对这一算法进行了仿真.首先根据已关联的多个传感器的航迹状态估计计算得到第一个距离测度S1,并与门限T1比较.若S1小于门限T1则融合节点将选择本地航迹估计作为全局航迹估计;否则计算距离测度S2.这里S2也是局部航迹状态估计的函数.若S2小于门限T2则判决融合节点执行简单融合算法;否则判决融合节点执行协方差加权航迹融合算法.这里门限值T1,和T2代表了系统对融合航迹质量的要求以及系统可用资源对融合算法的综合影响.仿真结果表明自适应融合算法能够根据融合系统不同时刻对融合质量的不同要求以及系统资源的变化来自适应地选择满足要求的融合算法,从而降低航迹融合算法的计算复杂度.     

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。     

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。     

不确定性目标运动的航迹互联和航迹融合

在各种程度不确定的目标运动即过程噪声以及各种程度的不确定初始条件下,运用一个简单的线性-高斯-泊松模型,进行定量比较典型的航迹融合算法和航迹互联量度.用解析法比较航迹融合算法,而航迹互联量度通过蒙特卡罗模拟来估计.     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

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。     

单个非顺序量测的异步航迹融合算法

针对雷达航迹中存在的非顺序量测问题,在标准卡尔曼滤波的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了用于解决单个非顺序量测一步滞后和多步滞后问题的异步航迹融合算法.通过在原A1算法和Al1算法的基础上融入平滑算法,提出了改进的A1算法和Al1算法,并进行仿真试验.仿真结果表明,改进后的算法能更准确有效的进行目标跟踪.     

多尺度聚类Hough变换航迹起始方法

针对基于Hough变换航迹起始方法存在的航迹簇拥现象,提出了一种基于多尺度聚类的Hough变换 (MSC-HT)航迹起始方法.该方法首先对量测进行Hough变换,利用较低的阈值得到备选航迹;然后对备选航迹进行多尺度聚类,通过变化尺度参数寻优,自适应确定起始航迹数目和航迹参数,仿真结果表明了算法的有效性.     

航迹与航迹的最优融合

在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

多传感器融合系统航迹号管理方法

多目标杂波环境下 ,多传感器探测形成的航迹之间呈现错综复杂的关系 ,多传感器系统融合中心航迹管理成了迫切需要解决的问题。在原有单航迹号分配方法的基础上 ,提出多航迹号分配方法 ,并扩展到立体图航迹号管理方法。尤其是航迹号立体图的引入 ,为航迹管理提供了一个新的思路。     

基于全相位的同频融合分层算法

同频融合算法在处理频率快速变化的信号等应用中具有精度高、抗噪性好的优点,然而该算法实时性较差且精度受相位差测量影响较大。提出了基于全相位的同频融合分层算法,通过设计分层算法以减少多重循环中的冗余计算单元,可在不牺牲精度的前提下成倍降低运算量;采用全相位谱分析法降低相位差测量误差,明显改善了相位差补偿效果。理论分析与对比实验表明,该算法对同频融合过程有显著的改进效果。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求，而多传感器数据更新率不同步的问题，建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制，研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题；提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法，该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量，通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献，有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证，结果表明，提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法，能有效提高导弹的制导的解算精度。     

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。     

基于两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪

针对两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪问题,提出一套基于航迹关联事件的后验概率最大化准则和"最近邻"思想的状态信息相关与融合估计的一体化实现方法,克服了两种传感器观测数据不完整给融合处理带来的困难,通过充分利用雷达的航迹,点迹和历史信息,融合高精度的红外测角和雷达测距信息,改善系统的跟踪能力.最后的仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。