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王通 《海军航空工程学院学报》2017,32(2):192-198
针对分布式3个传感器多目标的航迹相关算法如果直接计算时间和花费都比较高这一问题,提出降维航迹关联算法。该算法先利用2个传感器的目标位置估计点构造航迹相关代价矩阵,求出最优解,再利用这个最优解与第3个传感器的目标位置估计点构建航迹相关代价矩阵,进一步得到三维航迹相关配对。针对单信息系统不稳定这一问题,提出了融合多个特征信息的加权算法。该算法利用熵权法赋予各种不同信息的权重进行加权融合,转化为单信息问题。仿真结果说明本文所给出的新算法不仅减小了目标跟踪误差而且其时间花费较少,因此,新算法是可行的。 相似文献
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在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明:当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。 相似文献
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基于空间多特征综合推理的航迹航路关联 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航迹分类问题,研究了基于空间多特征的综合推理在航路判读中的应用。首先根据空管系统对航路以及飞机飞行的要求,对航迹航路相关问题进行建模。然后根据已知的传感器系统输出的目标特性(位置,航向)与已知的多个航路信息分别进行相关度计算,构造基本信任函数,通过对其融合,得到目标单特征识别结果。其中,通过合理地引入复合类,实现了对目标类别的广义信任分类。建立了多特征折扣融合算法,对多特征基本信任函数进行折扣后再融合,得到目标多特征识别结果。仿真结果以及空管实际数据测试表明:该算法不仅可以实现航迹分类,同时可以有效地降低分类的错误率。 相似文献
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针对机动目标跟踪中航迹信息提取精度不高的问题,提出一种ECEF坐标系下基于交互多模型的多机协同跟踪算法。首先,各载机以ECEF坐标系为融合中心对目标量测进行无偏转换处理,以有效减小量测转换误差对目标跟踪的影响;然后,利用交互多模型的方法对目标进行融合跟踪,以进一步提高目标机动时的跟踪精度;最后,通过二次滤波的方法,来有效实现目标航迹信息的精确提取。仿真结果表明,该算法可较好地提高目标机动时的跟踪精度和航迹信息提取精度。 相似文献
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多传感器数据融合的平均航迹算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法,对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明,融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度,改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。 相似文献
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基于序贯关联算法,对多目标无源跟踪问题进行了研究。在只有角度信息可以利用的情况下,首先,利用波门技术对各个无源传感器角度测量数据进行关联和滤波,形成参数航迹;然后,将各个无源传感器的参数航迹送到融合中心进行关联配对,并在关联过程中通过构造关联质量函数对参数航迹的关联历史情况进行度量,解决参数航迹关联模糊问题;最后,通过对关联成功的参数航迹进行交叉定位,给出多个不同目标的位置信息,实现分布式无源系统对多目标的数据关联和跟踪,并通过仿真分析,对算法的有效性和可行性进行验证。 相似文献
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