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提出了一种基于模糊双门限的地波雷达与船只身份自动识别系统(automatic identification system,AIS)目标航迹关联方法,该方法主要是利用模糊隶属度来描述两条航迹间的关联程度,并通过双门限检测来确定关联的航迹对。具体讨论分析了算法中展度、权重、调整因子等参数的选取原则,最后利用2011年10月31和2013年9月6日获取的两批实测地波雷达与AIS数据将本文方法与最近邻航迹关联算法做了对比,结果表明,此方法的关联率高于最近邻航迹关联算法,并且在航迹较为复杂情况下,提出的航迹关联算法具有更好的稳定性。 相似文献
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针对批处理关联方式对航迹整体信息利用不足以及现有抗差算法无法实现大系统误差下的关联等问题, 提出一种基于迭代离散度序贯检测的航迹抗差关联算法。该算法首先引入迭代离散度作为关联统计量, 并根据基于误差重构的随机量测量推导得到不同时刻离散度的概率分布; 然后根据检测终点的不同设计了两种关联判定准则, 在不同判定准则下进行离散度的序贯检测实现航迹的抗差关联。实验结果表明, 算法在密集目标、大系统误差等复杂场景下均有较高的正确关联率, 并且较常规算法关联速度提升明显。 相似文献
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针对协同网络下的多目标跟踪问题,提出了一种广义分布式航迹关联算法。首先对序贯航迹关联准则进行分析,构造了广义分布式航迹全配对似然函数以及航迹关联统计量;在此基础上,建立广义航迹关联的数学模型,从而将分布式航迹关联转化为多维分配问题;然后利用改进免疫算法来寻求最理想的航迹关联。在航迹关联过程中,先利用chi方分布的假设检验来排除明显不相关的关联组合,再通过计算免疫抗体的适应值来确定多节点航迹间的关联关系;最后利用航迹关联评价指标对所提出的方法进行评估。仿真结果显示,该方法在密集目标环境下具有较好的关联稳定性,与序贯航迹关联方法相比,关联效果得到明显改善。 相似文献
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针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。 相似文献
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针对传统基于灰色理论航迹关联算法未充分利用航迹历史信息,在密集目标以及时变噪声协方差等场景下关联正确率下降问题,在传统灰色分析法基础上增加了一种动态估计反馈机制。改进后的算法引入了Sage-Husa估计器来实时估计传感器的噪声协方差作为评估输出数据质量的依据,并使用Critic赋权法将实时噪声协方差转换为各时刻序贯权重,从而保证最大程度上的利用航迹历史信息。仿真证明,在密集目标与时变噪声协方差等特殊关联场景下,所提算法明显优于传统灰色分析法以及模糊法、加权法等经典算法,充分证明了所提算法的性能优越性以及鲁棒性。 相似文献
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一种基于协同作战能力的航迹合成方法 总被引:2,自引:0,他引:2
以网络中心战为背景,针对复杂环境下目标航迹分散、不完整的特征,讨论了基于协同作战能力(CEC)的航迹合成方法。将航迹合成方法分为数据融合型、互补跟踪型和接力跟踪型等三种类型,并提出了基于自适应改进Hough变换(AMHT)航迹起始和双门限快速联合概率数据关联(DTF-JPDA)的航迹合成算法。仿真结果表明,该方法能够实现基于协同作战的航迹合成系统,形成目标完整航迹,扩大跟踪区域并提高跟踪精度。 相似文献
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针对空间目标可以断续地被分布式星敏感器观测到的特性,将不同时段空间目标在星敏感器下的观测信息关联作为基于星敏感器进行空间目标精确定轨的前提。结合空间目标运动特性,在以往双门限模糊关联的基础上,加入轨道平面法向量约束,筛选候选关联对象,简化关联运算成本,提出了分布式星敏感器下空间目标航迹段关联算法。通过仿真分析了6组噪声级别下,航迹外推误差随时间的发散情况,并且给出模糊隶属度函数中的调整系数的参考值,使长间隔下不同目标的关联相似度区别更显著。仿真表明在一定噪声下所提算法关联准确率高于最邻近关联和传统模糊关联,初定轨误差在各轴位置的标准差为6 km,各轴速度标准差为6 m/s时,可区分最小相位差为0.5°的相邻目标,间隔2 h关联准确率达98%,间隔7 h时关联准确率达90%。 相似文献