多平台多目标航迹关联方法

战术数据链是当前各国信息化武器作战的高效平台,也是各国当前军事研究的重点和热点.其中,多平台多目标的航迹关联问题是数据链研究的一个技术难点.针对这一问题进行了研究,提出一种在数据链中对多平台多目标航迹数据进行关联的实现方法,并建立了多平台多目标航迹关联处理模型.对新提出的航迹关联算法进行了Monte Carlo仿真,结果表明新算法的有效性与可行性.     

动态多因子相关算法及其改进

以组网雷达情报综合处理为背景,针对多站多目标航迹相关问题,首先介绍了动态多因子相关算法的基本原理,然后在此基础上提出了几点改进措施。利用位置因子的重要性对相关判定区域做了限制;利用航向因子对判决结果进行二次修正,同时结合目标的机动检测问题,提高了对目标强机动的检测能力;此外,根据实验结果还对综合处理中的航迹配对准则进行了修正。通过算法的改进不仅改善了航迹相关的质量,还降低了运算量。最后给出了改进后的算法流程图。     

基于MHT-IMM的航迹生成算法建模与仿真

针对杂波环境下未知机动目标的航迹生成问题,提出了一种多假设航迹跟踪与交互式多模型(multi hy?pothesis track-interactive multi model,MHT-IMM)算法来生成机动目标航迹.MHT-IMM算法充分利用点迹的各种特征信息和融合航迹的历史累积信息,预测机动目标加速度,自适应选择合...     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

多目标航迹处理中相关波门的确定

通过多目标航迹处理中点迹与航迹相关过程的分析,确定了相关波门的形状和尺寸,并提出了相关波门尺寸的自适应调整方法。     

多目标多传感器跟踪:应用与发展(连载一)多传感器跟踪的实际状况

本文讨论了在多传感器、多平台跟踪系统的技术要求、设计和开发中遇到的问题,分析了合成跟踪系统的几个不同的体系结构、航迹与航迹综合和量测与航迹综合的有关优点,介绍了跟踪机动目标的交互多模型估计器,提出了合成跟踪系统开发中应考虑的问题。     

纯方位多站多目标信息融合集合论描述法

在纯方位单站多目标航迹处理集合论描述法基础上,利用信息融合体系结构优化数学原理,以集合论为基本工具,给出了纯方位多站多目标信息融合集合论描述法     

使用多传感器的融合数据进行数据互联

数据互联利用融合的多传感器数据为基础,多传感器融合提供了一个简洁的图形,该图形由当前出现在监视区域中的目标的数字的和非数字的两种属性组成。数据互联技术包含两个过程。第一个过程是,活化的成群过程-在这个过程中,根据已有的航迹在预期的量测附近找到一个群,融合该群中的数据以获得组成群的目标的简洁的图形。第二个过程是,目标类型匹配过程-在该过程中,将已有航迹中包含的目标类型与包含在活化的群中的目标类型进行匹配。本文所提出的数据互联提供了一种手段,把量测得到的可信度值赋给每一条航迹(以接收的数据为基础),并以直接了当的方式推广到处理多目标跟踪数据互联。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

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。     

一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法

提出了一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法,该方法利用不同雷达对同一目标探测具有较大相似性的特点,对接收到的多部雷达点迹,经初始相关序列提取、相关序列近邻假设整体分配、目标初始状态估计等环节,进行多雷达航迹起始,有助于解决因系统误差估计与数据关联互为前提而无法对目标实施精确跟踪的问题。仿真结果表明,该方法能够对多雷达点迹进行有效互联,提高存在雷达系统误差条件下的航迹起始正确率。     

一种多目标航迹处理的方法

通过对等速直航目标的方位随时间变化规律的研究 ,找到了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数。随后利用该函数的线性以及工作点随时间变化的规律 ,根据目标航迹交叉之前的目标方位序列 ,拟合出方位随时间变化的函数 ,再用该函数与交叉后的目标方位序列之间的相关性完成多目标航迹交叉的处理。     

对组网雷达的多目标航迹欺骗

由于目前点迹压缩、点迹串行合并等融合方法在组网雷达中的普遍应用,使得对单部雷达的多目标航迹欺骗很容易被雷达组网系统所识别。为了能够有效地欺骗组网雷达,并在网内各雷达的PPI显示器上显示相似的航迹,在对单部雷达实施多目标航迹欺骗的理论基础上,提出了一种对组网雷达实施多目标航迹欺骗的方法。根据组网雷达系统中各雷达坐标位置的不同以及各雷达主波束对准干扰机时间的不同,详细讨论了产生具有空间相关性和时间相关性的可控欺骗航迹的算法。     

随机多假设跟踪的最大似然法

在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。     

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。     

基于网格聚类的弹道目标航迹起始算法

针对传统航迹起始算法起始弹道目标航迹时存在虚假航迹和起始速度慢的问题,提出了一种基于网格聚类的起始算法。该算法采用网格核技术和边界点提取技术来处理高、低密度网格中的雷达探测点迹,从而产生更加准确的簇,然后对簇中的点迹进行相似度聚类,最后采用修正逻辑法对每个聚类中的点迹进行航迹起始。仿真结果显示,该算法在较高密度的杂波环境下能够快速、准确地起始多个弹道目标航迹。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

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。