分布式多传感器系统航迹关联算法评述

根据计算速度、存贮量、通讯量、正确关联率、适应环境、对局部跟踪器和参数设置要求等几个方面,采用定量与定性相结合的方法,综合比较和评价独立序贯法、相关序贯法、独立双门限法、相关双门限法、MKNN法、第一类模糊双门限法、第二类模糊双门限法和模糊综合法等8种新的航迹关联算法的优劣,并重点讨论它们的差异和特点。同时把它们与最近邻域法、加权法、修正法和KNN算法这4种经典方法进行全面比较。这些分析结果对文献[1～6]提出的十几种适合于分布式多传感器数据融合的航迹关联算法的实际应用具有重要作用     

分布式星敏感器下空间目标航迹段关联算法

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%。     

多局部节点异步航迹快速关联算法

为解决传统多维分配算法在多局部节点航迹关联中的运算量爆炸问题,提出一种应用于多局部节点的异步航迹快速关联算法。首先,引入虚拟航迹插值重构量测航迹,然后定义虚实混合航迹序列的时序离散度(temporal discrete degree, TDD),并在此基础上采用重新设计的多维次序匹配算法进行航迹关联判定,待判定结束后进行TDD线性趋势系数(TDD-linear trend coefficient, TDD-LTC)检验,以排除关联的多义性。仿真结果表明,相同条件下,所提算法在不损失正确关联率的同时,可极大提升关联速度,且在多局部节点、目标密集等情况下关联速度更具优势,明显优于现有算法。     

几种典型情况下的航迹关联研究

分布式多传感器位置层的航迹关联，旨在对来自多个局部节点的航迹是否对应着同一目标做出判决。航迹关联的难点体现在处理几种典型情况，即航迹分叉、合并、相交。在对三种情况的物理背景进行分析的基础上，对目前的航迹关联算法进行了修改和优化。仿真表明，修改之后的算法在这三种情况下都保持比较高的关联率，同时，这些算法在结构与计算流程上得到了统一，从而为其工程实现提供了一个公共的框架。     

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。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于先验信息的多假设模型中断航迹关联算法

针对经典的中断航迹关联算法在机动目标环境下航迹预测准确性差、关联效果恶化严重的问题,提出基于先验信息的多假设运动模型中断航迹关联算法。所提算法充分利用目标属性、目标运动特征、使用场景等先验信息,基于多假设思想,建立多种可能的目标运动模型并实施航迹预测,基于位置和速度信息的模糊相关函数描述预测航迹与新起始航迹的模糊匹配关系,最后基于多项式拟合原理连接满足关联关系的新、老航迹。经仿真验证,在中断区间目标发生机动运动的条件下,所提算法的关联效果相对于经典的中断航迹关联算法有显著提升。所提算法对于复杂环境具有较强的适应能力,经50次蒙特卡罗仿真,在中断时间小于18个滤波周期条件下,机动目标的平均正确关联率达到90%以上,机动环境的全局关联正确率达到85%以上。     

多传感器异步关联航迹的融合

异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同,因此为了提高跟踪精度和准确性,融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下,基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了具体的实现步骤。仿真实验结果表明,这种融合方法是有效的。     

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。     

异步航迹关联算法与仿真

在分布式多传感多目标信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。本文提出一种异步航迹的关联方法,该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化;然后利用网络优化算法,获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合。仿真试验表明本文算法在解决异步航迹关联问题的有效性。     

航迹相关与融合的性能评估

多传感器多目标航迹相关与融合的性能评估是数据融合系统的重要组成部分 ,但多年来国内外一直缺乏一套可被广泛接受的反映融合系统性能的指标体系。提出一种计算航迹纯度的方法 ,解决了融合航迹与目标真实轨迹的关联这一关键技术难题。并在此基础上 ,对航迹相关与融合的性能需求加以分析 ,建立了一组用于性能评估的较为完备的指标体系。该技术已成功应用于实际的数据融合测试与评估仿真系统中     

三站无源定位系统数据关联算法

全局最优量测数据关联算法是无源定位技术中的关键问题。针对三站无源定位系统全局最优数据关联的三维（3-D）分配问题，提出一种新的直接求解算法——启发式消元算法。该算法通过直接对代价矩阵的元素进行启发式消元，得到分配问题的最优解。给出算法相关原理的分析和证明以及算法的具体步骤。并将其应用于三部光电被动传感器多目标无源定位系统两级数据关联算法的第二级关联过程中。对启发式消元算法和求解3一D分配问题的近似最优求解算法——拉格朗日松弛算法的算法复杂性进行了分析对比。理论分析和仿真实验均表明，该算法较适合与两级关联算法联合使用。与拉格朗日松弛算法相比。该算法计算量小。便于实现。是一种新的、有效的全局最优数据关联算法。     

相位相关技术研究

首先对传统的相关过程进行了分析 ,在此基础上提出了一种利用信号的相位信息进行相关的新方法 ,这种方法对于相关性能很差的单频正弦信号 ,也能获得类似冲击函数的相关特征 ,因此特别适用于正信噪比条件下脉冲到达时间的精确估计。为了验证所提出技术的有效性 ,除了使用仿真数据外 ,还使用了外场试验中的实测数据。分析结果表明 ,所提出的技术对于正弦等窄带信号具有优异的相关性能。     

动态多指标决策的一种新关联分析法

本文针对动态多指标决策问题提出了一种新关联分析法，并以此建立了三种不同类型的关联系数，用实例说明了该方法的应用。     

分布式干扰下防空导弹系统干扰跟踪区研究

为了研究分布式干扰对防空导弹系统的威胁,提出了干扰跟踪区概念,深入研究了分布式干扰的功率合成特性和干扰源分布特性,证明了合成功率与干扰源数量的线性叠加关系;分析、构建了防空导弹系统在单基地雷达、双基地雷达和网络化雷达状态下的干扰跟踪区仿真模型,并进行了实例仿真。仿真结果表明,分布式干扰对防空导弹系统单基地雷达和双基地雷达干扰跟踪区压制作用明显,对网络化雷达干扰跟踪区有一定的压制作用,说明防空导弹系统在网络化状态下具有较强的对抗分布式干扰的能力。     

基于Hough变换和聚类的航迹起始算法

基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题.提出了一种Mean Shift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT).该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用Mean Shift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数.该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于自适应航迹融合算法的GPS／SINS紧组合导航系统研究

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案.设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹.数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力.     

基于DCS的控制系统仿真方法

基于DCS（Distributed Control System-集散控制系统）的控制系统仿真方法是测试控制系统的实施正确性、操作可靠性、操作等效性及DCS资源占用等性能的有效手段,通过这种方法可以缩短新型控制系统的开发周期,减少新型控制系统试投用期的风险。本文对基于DCS的控制系统仿真方法的必要性、特点进行了分析与讨论,并提出了基于DCS的仿真控制系统的架构和分类。一个应用实例验证了基于DCS的控制系统仿真方法的有效性。