基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网中由于系统误差存在,航迹不能正确关联,因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题,理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量,结合图像信号时频域特性,提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数,从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。     

修正极坐标系下雷达与ESM航迹对准关联

研究了存在系统误差时修正极坐标系(MPC)下的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联问题。系统误差导致MPC下雷达和ESM的角度估计产生偏移,而对角度变化率、距变率与距离的比值(ITG)的估计影响不大;结合非中心卡方分布的知识,分析了雷达与ESM的测量误差对非中心参数和正确关联概率的影响;提出了一种基于积分重合度的雷达与ESM航迹对准关联算法。首先将雷达与ESM的目标映射到角度-角度变化率空间,分别得到了雷达与ESM的目标曲线,然后对两目标曲线求积分重合度,估计出雷达与ESM测角系统误差的偏移量,对偏移量补偿后进行雷达与ESM的航迹关联。仿真结果表明,本文所提算法能有效地提高存在系统误差时雷达与ESM正确航迹关联概率。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

空基多雷达航迹抗差关联算法

基于高斯随机矢量统计特性,推导出一种适用于探测距离较远、系统误差时变、雷达上报目标不一致等复杂环境的空基多雷达航迹抗差关联算法。分解航迹距离矢量,对消系统误差矢量得出适用于3个及3个以上雷达的航迹抗差关联条件和流程。分别设置了目标密集程度、随机误差和系统误差适应性实验验证算法性能。仿真结果表明所提算法的关联准确性和复杂环境适应性相比现有的基于参照拓扑特征的航迹关联算法（RET算法）和基于距离检测的可信关联算法（confidential算法）有较大幅度的提升。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

多局部节点异步抗差航迹关联算法

为解决航迹异步与系统误差并存情况下的多局部节点航迹关联问题,提出一种基于区间序列离散度的多局部节点异步抗差航迹关联算法。定义区间型数据集的离散信息度量,给出系统误差下航迹序列区间化方法,通过累次积分计算离散度,结合多维分配进行关联判定。针对多局部节点上报目标不完全一致现象,设置零号航迹管理关联质量。与传统算法相比,无需时域配准,可在系统误差下对异步航迹直接关联。仿真结果表明,算法能在局部节点上报目标不完全一致场景下实现有效关联,且正确关联率随局部节点数目的增加或目标密集程度的增大而提高。     

基于多信息加权融合的降维航迹关联算法

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。     

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。     

基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法

在分布式多目标跟踪系统中,由于局部传感器开机时间、采样频率以及通信延迟不同等原因,导致来自各传感器的局部航迹往往是异步不等速率的。目前一般的方法是先进行时域配准再进行航迹关联,但是在同步化的过程中,航迹估计值的误差会发生传播,影响航迹关联的性能。针对此问题,提出了一种基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法。算法首先通过区间数-实数混合序列变换(IRST)得到等长度的航迹行为序列,然后定义一种新的序列差异信息度量,得到混合序列的相似度,以此进行航迹关联判定。仿真实验表明,该算法可以有效地解决异步不等速率航迹关联问题,并且通信延迟和数据乱序对算法性能的影响不明显。     

基于数据关联的故障快速检测

 多数情况下,快速实时地进行故障检测是很重要的。将故障看做是通过多传感器观测的动态模型,进行多传感器多模型概率数据关联,以各个模型的关联结果和设定的阈值为依据,可以有效地实现故障检测。联合概率数据关联（JPDA）算法是解决多传感器多目标跟踪的一个有效方法,文中通过分析概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法进行了改进：（1）通过正确地选择阈值,移除小概率事件,进而建立一个近似的确认矩阵;（2）根据被跟踪目标故障跟踪门的相交情况,将跟踪空间进行数学划分,形成若干相互独立的区域;（3）对同一区域内公共有效量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真对比表明,本文的改进算法能显著减少计算时间,有效提高故障检测的快速性和实时性。     

多平台多传感器航迹关联算法研究

航迹关联是分布式多平台数据融合系统中的一项关键技术,本文探讨了机载多平台航迹关联算法及数据对准问题。     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

基于并行关系与因果关系的关联规则

目的是建立同时具备并行关系、时序关系和因果关系等三个关系新前提下的数据挖掘的关联规则.本文指出了初始关联规则存在的三个潜在的前提;探讨了同时背离这三个潜在前提建立新的关联规则的可行性;给出了建立两并行关联事件之间因果关联规则的方法;从而获得了在新的背景下的关联规则.在此基础上,本文提供了联系并行关联的因果关系的范例,作为在具有并行、时序和因果等复杂关系数据库中的综合挖掘的一个途径.     

多传感器静态数据分配问题的匈牙利解法

多目标多传感器数据关联中的分配问题一直是数据融合领域中的一个关键问题，众多的研究都提出了一系列不同的方法来解决这个NP-hard问题，本文提出了用2维分配问题的匈牙利解法来解决该问题，给出求解2－D，3－D分配的方法，经仿真计算表明，该法能较大程度地降低计算量，是一种实用性很好的方法，同时也值得向更高维的情况作进一步的研究和仿真比较。     

基于区实序列变换的航迹关联算法

针对时变系统条件下的航迹关联问题,提出一种基于区实序列变换的关联算法。首先,利用线性最优化的方法,将上报航迹的不确定性描述为区间灰色序列;再在区实序列变换的基础上,利用实数序列间的灰关联度加权融合描述不同雷达上报航迹的关联相似度,通过判决给出关联结论。仿真结果显示了算法的有效性以及良好的抗差性能。     

灰色关联综合优化法评估超视距空战效能

为克服以往的效能评估中存在效能指标可信度降低、缺乏横向可比性等弱点,提出利用灰色关联综合优化法对战斗机超视距空战效能进行评估.分析影响超视距空战效能的因素,建立超视距空战效能评估层次体系模型,通过评估实例研究利用灰色关联综合优化法评估战斗机超视距空战效能的步骤.通过对评估结果的分析表明,灰色关联综合优化法是评估超视距空战效能的一种有效方法.     

挖掘关联规则的Apriori_OAR算法

阐述了Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法,但算法效率不高,通过分析、研究该算法的基本思想,提出了采用项集的有序性特性和减少扫描数据库记录个数两种方法的 Apriori_OAR算法,以提高挖掘效率。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

基于QAR数据的关联规则挖掘算法的研究

介绍和分析了关联规则的概念和Apriori算法,针对Apriori算法需要多次扫描数据库而导致运算效率不高的缺点,设计并实现了基于事务标识列表的频繁项集的产生算法——TagList Apriori.对比实验证明,新方法可以有效减少数据库扫描次数,节省运算时间,提高算法的运算效率,提高QAR数据关联规则挖掘的效率.