双红外传感器模糊序贯航迹关联算法与仿真

航迹关联是多传感器多目标数据融合系统中的重要部分。本文针对双波段红外传感器的特点和目标航迹存在的连续性，根据影响航迹关联的主要因素和相互关系，提出了基于序贯检测思想的两种整体相似度关联定义和粗、精相关的模糊航迹关联策略，并提出针对未关联航迹的意见一致性决策方法确定航迹真实性。仿真结果表明，在目标密集、噪声较多、交叉分岔航迹较多的情况下，该算法性能良好，稳定，运算速度明显快于传统的统计检验方法。     

异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法

异步被动传感器系统由于不能通过视线交叉确定目标位置,因此使测量关联和航迹起始变得困难。为解决杂波、漏检和目标数未知情况下航迹起始问题,提出了一种用于异步被动传感器系统的航迹起始算法。该算法首先建立候选目标集,用极大似然法求出每一候选目标的初始状态估计、模糊Hough变换和模糊聚类实现航迹和目标的检测,最后用极大似然法估计出每一批目标的初始状态。仿真实验结果表明,提出的算法能有效实现航迹起始。     

分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法

为解决分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始问题,基于模糊集理论,定义了测量集与目标间的模糊综合贴近度。基于模糊综合贴近度提出了分布式异类传感器网航迹起始算法。该算法通过模糊综合贴近度函数全局极值点的检测实现目标的检测,用与目标相关联的测量估计目标的初始状态。算法的特点是不需要掌握目标探测概率、虚警率、杂波密度等诸多信息。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

基于层次和密度聚类分析的航迹关联算法

目标航迹关联是多传感器信息融合研究中的一个重要问题，利用聚类分析理论，构建了目标观测数据相似度方程，提出了基于层次和密度聚类分析的航迹关联算法，提高了目标数量多且相互位置较近时航迹关联的准确性，对提高多传感器系统的实时处理能力和智能化水平具有一定的实用价值。实验结果表明，算法具有关联成功率高、时间复杂度低、存储量通信量小、易于实现的优点。     

集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法。该算法首先基于循环阈值模型、群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器分成子群,基于灰色精细互联模型剔除同一传感器子群内的虚假量测,并利用量测合并模型消除群内多传感器对同一目标的冗余信息,最后基于灰色精细互联模型、航迹得分完成群内量测的精细互联和航迹输出。经仿真验证,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,该算法综合性能更优。     

基于渐近分析理论的多类传感器数据关联研究

本文采用层次型数据融合结构,研究了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ＭＯＤＥＬＡ和ＭＯＤＥＬＤ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,为解决多类传感器航迹相关问题提供了一种新的解决途径。     

基于卡尔曼滤波算法展开的飞行目标轨迹预测

目标轨迹预测是保证目标航行安全、规划飞行航迹和搜寻空中目标等任务的关键技术，在军事和交通管制等方面具有重要意义。针对传统飞行目标轨迹预测方法模型较为简化且预测精度较低的问题，提出了基于卡尔曼滤波算法展开的深度神经网络模型，用于飞行目标的轨迹预测任务。该模型通过长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络从目标的航迹数据中学习目标的运动状态，再利用卡尔曼滤波算法对LSTM预测的目标状态估计值进行动态修正，其有效结合了卡尔曼滤波算法和深度神经网络各自的优势。在仿真数据和真实数据上的实验验证了所提模型较其他网络模型对飞行目标轨迹预测的准确性和有效性优势。     

有限记忆ISODATA算法在航迹关联中的研究

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将基于聚类分析的ISODATA算法应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成待分类的样本空间,利用ISODATA算法对来自不同传感器的航迹进行关联。构建了基于ISODATA算法的有限记忆关联模型,利用有限步的历史航迹状态数据,有效地解决了目标密集环境下的误关联问题。通过仿真研究说明了算法的有效性。     

分布式多传感器系统航迹关联算法研究

针对三局部节点的航迹关联算法，提出基于关联检验与最优分配相结合的新算法。该方法利用各局部节点关于目标的状态估计确定关联检验的门限，避免了一些来自不同航迹关联对的关联代价的计算，减轻了系统的计算负担。且由于关联检验过程排除了部分来自不同航迹但代价较低的关联对，减小了系统误差，进而降低了错关联概率。仿真试验表明，该算法省时、有效，是一种具有自适应优化能力的航迹关联算法。     

基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统

多目标跟踪是多目标攻击的重要前提条件。基于数据融合技术的多目标跟踪处理分为两级 :前级为点迹融合级 ,用极大似然法设计了机载火控雷达和红外探测器的点迹融合算法。后级为融合跟踪级 ,其跟踪波门大小可调。针对近飞目标和交叉飞行目标的情况 ,点迹与航迹的关联采用了分块处理技术 ,并融合了目标的速度信息。给出了基于多探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统的结构模型———ATSOMTA模型 ,并分析了系统的工作机制。仿真研究的结果表明了该模型的应用价值。     

三维测向无源定位中的数据关联算法研究

借鉴多维分配的思想,把整体相关和最近邻方法相结合,将多个传感器情况下的被动数据关联问题进行降维处理,并利用χ²分布进行统计检验,以判断不同传感器测量数据的关联组合是否是来自同一个目标的正确组合,最终实现有效排除测向交叉定位中虚假定位点和准确定位的目的,实现多传感器多目标无源被动跟踪.仿真结果表明,利用文中的方法无源传感器可较好地对多目标进行定位,而且计算量适中.     

基于互相关平动补偿的外辐射源成像技术

基于已有的无源雷达成像算法均未考虑目标的平动补偿问题,利用短时间内两次回波的强相关性,通过估计两次回波相关函数的最大值来估计补偿因子,进行平动补偿,然后利用直接FFT成像方法来对运动目标进行成像。仿真实验表明提出的互相关平动补偿算法在考虑了目标实际运动情况下,可以获得良好的成像质量。     

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive-asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法。首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间。其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量。算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

毫米波阵列雷达近场动目标参数估计算法

在毫米波连续波阵列雷达系统中,根据近场各动目标多普勒频率的不同,提出了一种近场动目标多普勒频率、距离及方位三维参数估计算法。首先采用全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform, apFFT)方法估计回波信号频谱,并使用相位差频谱校正法对目标多普勒频率进行校正。全相位FFT方法所得相位谱为信号的初始相位,各通道之间对应信号的相位关系包含了目标的位置信息,采用二维多重信号分类(two dimensional multiple signal classification, 2 D MUSIC)方法就可从各目标对应多普勒频率的复幅度中估计出目标的距离及方位参数。计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于能量构型的一种有效的地形回避算法

基于能量构型的思想提出一种控制算法有效的解决了飞行器飞往目标区域过程中地形回避问题。首先,通过构造抛物线形式的势能函数得到连续有界的控制力使飞行器自主飞往目标区域,再通过叠加高斯形式的势能函数避免飞行器路过威胁区域,同时可以避免群体飞行间发生碰撞。对所提出的控制算法,均通过Lyapunov稳定性理论验证了系统的稳定性。最后通过仿真验证了所提算法的有效性。     

NSHV机动目标跟踪的自适应模型算法

临近空间高超声速飞行器具有飞行轨迹多变、机动性强等特点,而周期性的滑跃式飞行是其常用的重要机动形式。将目标加速度建模为时间自相关的随机过程,结合“当前”统计模型的自适应跟踪思想,提出了一种针对临近空间高超声速飞行器机动目标跟踪的模型。采用容积卡尔曼滤波算法分别对单模型和交互式多模型进行了蒙特卡罗仿真分析,结果表明该模型在跟踪临近空间高超声速飞行器时有较好的跟踪精度和适用性。     

基于改进列生成算法的受扰航班优化调度

受扰航班恢复问题是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP-hard问题.同时考虑了飞机资源短缺、机场关闭和计划外的飞机维修情况,并采用航班延误、航班取消、航班交换等多种恢复措施.基于Dantzig-Wolfe分解原理,分别建立主问题和子问题的数学优化模型,采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题.在求解过程中,首先,构造初始可行航线,基于航线调用CPLEX软件对主问题进行求解;其次,针对研究问题的特征,提出一些性质,并采用改进的"label-setting algorithm"对子问题求解,每次迭代过程中加入多条具有简约成本为负的列,降低迭代次数,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,通过对多种规模的实际算例进行测试,验证了所采用精确算法的正确性及效果,并对测试结果进行分析总结.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

突出重点目标跟踪的分布式MIMO雷达阵元选取

在分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达执行目标检测和跟踪多任务时, 为了在多个目标中突出对重点目标的跟踪, 提出了基于改进公平起点搜索的阵元选取模型与求解算法。在限定目标检测性能、跟踪性能和系统资源的前提下, 以最小的阵元集合为代价函数, 建立优化模型。为在同一框架下讨论系统的不同性能指标, 对参数进行预处理, 将表征跟踪性能的位置估计误差界进行去量纲化、归一化处理。分别引入表征目标重要程度和任务重要程度的权重因子, 得到表征系统综合性能的参数。遍历每一个初始阵元对, 逐次增加对系统贡献最大的阵元, 最终完成阵元集的选择。仿真结果表明, 所提算法能够提供接近穷举算法的性能并有效降低系统计算量。