一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法

为解决编队内各目标航迹精细关联的难题,按照编队目标航迹的特点,结合误差估计技术及航迹关联技术,提出了一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法,该算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,并按编队中心航迹完成编队航迹的整体预关联,然后基于编队航迹状态识别模型,搜索或建立分辩状态最接近的预关联编队航迹,并基于编队航迹系统误差估计模型和误差确认模型,获得最终的系统误差估计值,自动完成系统误差补偿,最后利用传统的航迹关联算法进行编队航迹的精细关联。经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法和基于航迹迭代的航迹对准关联算法相比,该算法具有耗时少、关联性能有效稳定等综合优势,能较好的满足工程上对系统误差下编队内目标航迹的精确关联需求。     

一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法

为解决编队内各目标航迹精细关联的难题,按照编队目标航迹的特点,结合误差估计技术及航迹关联技术,提出了一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法,该算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,并按编队中心航迹完成编队航迹的整体预关联,然后基于编队航迹状态识别模型,搜索或建立分辩状态最接近的预关联编队航迹,并基于编队航迹系统误差估计模型和误差确认模型,获得最终的系统误差估计值,自动完成系统误差补偿,最后利用传统的航迹关联算法进行编队航迹的精细关联。经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法和基于航迹迭代的航迹对准关联算法相比,该算法具有耗时少、关联性能有效稳定等综合优势,能较好的满足工程上对系统误差下编队内目标航迹的精确关联需求。     

基于多维航迹特征的异常行为检测方法

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。