基于序贯关联算法的多目标无源跟踪

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。     

分布式无源传感器系统多目标跟踪算法

研究了分布式无源多传感器系统多目标跟踪问题,在只有测向信息可以利用的情况下,分布式系统首先利用波门技术分别对各个无源传感器角度测量数据进行关联配对和滤波;然后,将处理结果送到融合中心,在融合中心通过构造的χ2分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联;最后,通过交叉定位和位置信息融合获得多个目标的位置信息估计,实现无源多目标跟踪。论文通过仿真分析对算法的有效性和可行性进行了验证。     

多目标无源跟踪中的多特征模糊综合数据关联算法

提出了一种多目标无源跟踪中的数据关联算法———多特征模糊综合数据关联算法。首先基于目标特征关联因子模型,进行单跟踪门的多特征数据关联模糊评估,得到单跟踪门内的有效观测与真实目标的模糊关联程度,在此基础上,进行了多目标数据关联模糊综合评估,得到多目标整体模糊关联程度,最后进行多目标关联判决。由于该算法综合利用了目标更多的特征信息,所以比传统的NN方法有更好的关联性能,计算机仿真表明,它比NN方法的错误关联率约低15%。     

多传感器对编队目标无源定位的数据关联技术研究

针对多传感器对编队目标进行测向交叉定位会产生大量虚假点的问题,提出了一种属性方位联合数据关联方法.采用基于支持度的关联算法对传感器探测到的目标属性数据进行初步关联,剔除部分虚假交点.然后利用改进的基准线最小距离法从候选集合中找出目标的真实测量数据关联集合.仿真结果表明,相对传统的方位数据关联方法,该方法不仅可以快速剔除虚假点,而且能够显著提高关联正确率.     

基于短基线传感器阵列的炮弹被动测向算法

针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题，及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制，采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法，结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法。首先，在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上，基于EMD构建自适应分解去噪模型，提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法。其次，在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上，构建基于TDOA算法的时延双曲线模型，并提出基于四元十字短基线传感器阵列的DFA-WV算法，实现免受波速影响的炮弹信号高精度测向。最后，本文算法模型在仿真及靶场实弹试验得到验证，测试结果表明提取瑞雷波算法可为时延高准度估计提供效力，DFA-WV测向算法因摆脱波速估计值对测向结果的影响，相较于Chan算法及改进MPR算法具有更优的测向性能，且计算复杂度低，在实际野外靶场炮弹目标测向中具有工程应用价值。     

基于非合作低轨卫星的测向交叉定位技术

根据非合作低轨卫星的特点，可以被动测量多颗卫星信号的来向，通过测向交叉的方式进行定位。但是通过星历解算出的卫星位置位于地心地固坐标系，用户测量的方位角和俯仰角基于站心坐标系。针对非合作低轨卫星测向交叉定位时目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的问题，提出了一种迭代最小二乘定位算法，通过迭代的方式不断收敛定位结果，能够在目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的情况下，解决非合作低轨卫星的测向交叉定位问题。仿真结果表明，基于迭代最小二乘定位算法能够实现非合作低轨卫星仅利用角度定位，并分析了测角精度、卫星轨道高度、参与定位卫星数与定位误差之间的关系。针对迭代的计算方法，分析了迭代过程中不同收敛条件下迭代次数与定位误差之间的关系。在保证定位精度的情况下，将迭代收敛范围设置为8~30 km，可以降低2~3次迭代次数。     

基于属性引导的多源遥感舰船目标可解释融合关联网络

多源遥感舰船目标关联作为前期大范围预警探测的重要手段为海上态势研判提供重要情报支撑,现有关联算法面临关联结果可解释性差,异构特征难度量,多源目标关联精度低等问题。提出了一种基于属性引导的可解释融合网络用于解决多源遥感舰船目标的关联问题。首先,提出全局关联模块,利用跨模态度量损失函数将图像特征映射到共同空间中度量,用于解决多源图像内容差异大,特征难对齐问题。然后,提出包含多头注意力模型和属性监督函数的可解释模块,提升关联精度并输出可解释的关联结果。其中多头注意力模型让网络关注到舰船目标显著性区域,属性监督函数引导模型关注舰船图像中判别性属性特征,利用属性特征帮助网络解释输出关联结果的决策依据,并以量化的形式可视化属性特征对关联结果的贡献度。最后,利用知识蒸馏的思想减小全局关联模块和可解释模块输出特征距离的差异,使得网络实现精准关联并提供可解释的关联结果。在实验部分,构建了首个多源遥感舰船目标数据集,在该数据集上的测试结果显示本文算法不仅在关联精度上优于现有算法,同时能够为关联过程提供清晰和直观的可视化关联结果。     

基于多维数据关联的舰载机联合目标判别技术

文章提出了一种基于多层空间侦察数据关联的舰载机联合目标判别技术,介绍了基于最小二乘的位置收敛算法和基于多维度联合的目标判别算法,分析了该技术在满足舰载机电子装备硬件条件下的可实现性。该项技术为舰载机有效利用多源战术情报、实时保障多种行动提供了一种新的思路和技术解决方案。     

多站无源探测系统中多目标数据关联方法研究

主要研究了非合作多站无源探测系统的多目标数据关联问题。多目标条件下时差定位方法的主要问题就是多目标的数据关联,文中依据非合作测量数据和时差定位的特点,提出一种利用多普勒测量信息约束同一目标时差测量值的数据关联方法,推导出目标数据关联方程,仿真结果显示了该方法的有效性。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

对卫星目标的仅测角天基单站无源定位可观测性分析

可观测性分析是无源定位与跟踪系统的前提和基础。由于卫星运动系统方程是状态变量的隐函数形式,以及观测方程的非线性,使得对卫星目标仅测角无源定位的可观测性研究难度较大。鉴于此,从伪线性化角度对非线性系统方程进行改造,推导了关于状态变量的显性系统状态方程,对仅测角条件下的单星对星无源定位系统进行了可观测性分析,为进一步研究仅测角单星对星的无源定轨跟踪提供了理论基础。最后给出了仿真实例,验证了理论分析的正确性。     

一种分布式异步航迹融合算法

在多被动传感器目标跟踪中,融合中心处理的信息一般是同步的,然而实际情况并非如此。另外,一些被动传感器只能得到目标的方位信息,无法单独形成有效航迹,这就需要将各传感器数据同步到相同时刻,然后应用同步融合算法。针对被动传感器探测系统,采用传感器到传感器融合和系统到传感器融合的分布式融合结构,并对各局部传感器引入全局反馈,对相关信息采用协方差交叉算法进行处理,完成被动传感器异步数据的融合,仿真结果表明,该算法具有较好的融合效果。     

一种分散化多站联合目标跟踪算法

 本文基于分散估计理论的基本原理,考虑各子站基于不同坐标系这个一般情形,给出了一种新的分散化多站联合目标跟踪算法。并针对子站间四种不同的通讯方式,对算法进行了仿真。结果表明,本文的最优合成算法即使在各个子站由于缺少足够的信息而得到错误估计的情况下,也能快速地给出正确的估计。     

Bearings-only target motion analysis with acoustic propagation models of uncertain fidelity

The augmented bearings-only target motion analysis (TMA) problem arises when the bearing measurements of the classical bearings-only TMA problem are augmented with received signal-to-noise ratio (SNR) measurements. A combined acoustic propagation and sensor (CAPS) performance prediction model specifying the conditional density of the SNR measurements is assumed given; however, mismatch may exist between the CAPS model and the real world. We present a novel "missing data" formulation of the augmented bearings-only TMA problem using an empirical maximum a posteriori (EMAP) method for target parameter estimation, and show that it provides a natural and straightforward technique for mitigating CAPS model mismatch. The EMAP approach leads to an iteratively reweighted, linear least-squares algorithm for solving both the augmented bearings-only TMA problem and the classical (nonaugmented) bearings-only TMA problem. Examples are provided.     

Three-dimensional target motion analysis using angle and frequency measurements

It is well known that passive target tracking by a single observer, commonly referred to as target motion analysis (TMA), can be done using angle and/or frequency measurements. Depending on the measurement set, different passive tracking procedures result: angle-only tracking (AOT), frequency-only tracking (FOT), and angle/frequency tracking (AFT). Whereas the two-dimensional passive tracking problem has been solved for a multitude of scenarios, thus giving a good insight into the parametric dependences, the three-dimensional problem has been discussed only in a few specific cases. To get a deeper insight into the parametric dependences of three-dimensional TMA, this work analyzes AOT and AFT in typical three-dimensional Airborne Warning and Control System (AWACS) scenarios. A Cramer Rao (CR) analysis of the problem reveals the parametric dependences of both methods and gives a clear idea of the increase in estimation accuracy by using AFT instead of AOT. The results obtained in this way are well confirmed by Monte Carlo simulations taking maximum likelihood (ML) as estimation procedure.     

雷达低空目标俯仰角跟踪的C2算法研究

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地降低了雷达低空目标仰俯角跟踪精度,甚至丢失目标。通过对多路径反射环境模型分析,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时仰俯角测量误差的产生原因,提出将传统的多目标分辨算法(C2算法)应用于低角多径环境下目标俯仰角的跟踪测量,并在不同多径反射环境下对不同高度、不同飞行速度和飞行方向的目标进行了仿真,得到良好的仿真结果,表明该算法可较大地提高俯仰角跟踪测量精度。通过对仿真结果的分析,验证了该算法在低空目标跟踪中的有效性和可行性。     

低轨卫星对高轨卫星仅测角初轨计算方法

针对我国地面测站对高轨卫星监视能力缺乏的问题,提出一种低轨卫星对高轨卫星仅测角初轨计算方法。该算法引入天基跟踪坐标系,消除测距信息影响,建立仅测角观测方程;引入法向运动,增加摄动因素影响,建立扩展拉普拉斯动力学模型;推导分析观测模型和动力学模型的关系方程,将初轨计算问题转换为非线性方程求解问题,利用高斯全主元消去法完成方程求解。通过实战和仿真测角数据对方法进行检验,结果表明,该方法能利用仅测角数据对非合作目标进行初轨确定,精度在公里量级,可为我国地基监视系统提供补充参考。     

基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法

针对无线传感器网络跟踪多目标过程中传感器能搭载的计算负荷有限,不宜采用复杂算法实现数据处理的问题,提出了一种基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法。算法采用计算相对简易的最近邻域法处理多目标跟踪中的数据互联问题,针对最近邻域法容易受杂波干扰的情况,通过量测的平均一致性迭代来改进算法的性能。仿真结果证明,算法具备有效抑制因误判产生的错误量测对跟踪过程干扰的性能,实现了良好的传感器网络跟踪精度和估计信息一致性。