雷达与AIS目标航迹模糊关联与统计加权合并融合方法的探讨

基于多传感器信息融合理论，探讨了雷达与AIS 2种传感器的目标航迹，采用多因素模糊综合决策航迹关联与统计加权航迹合并的融合方法。确定其模糊因素集、评判集、关联与评判等准则，建立其数学模型，并进行计算机仿真。初步验证了该方法可以有效地提高目标航迹的精度与可靠性。     

分布式多传感器航迹数据融合

本文研究分布式多传感器系统中的航迹数据融合问题，对来自分布于不同几何位置，具有不同精度的多传感器的所有航迹，根据它们的状态向量及其滤波误差协方差阵Ｐ进行融合处理，形成融合航迹，介绍两种典型的适用于分布式系统的航迹融全数学模型。各种模型中又有数值模式。     

多传感器数据融合算法研究

本文从目标跟踪、提高跟踪精度的角度出发，讨论了基于同类传感器测量的数据融算法和基于不同类传感器航迹的航迹综合算法，将前者用于侦察设备的多站定位，开了一载体的必要机动，后者用于多类传感器的航迹综合，仿真结果表明，多传感器数据融合结果要优于单传感器。     

雷达和红外同步航迹融合

目标跟踪在军事领域占据着重要位置,只有可靠且精确的跟踪才能有效的对目标实施打击。讨论了雷达和红外传感器航迹融合算法并达到较高的精度,最终达到提高跟踪系统性能的目的。     

分布式水下多传感器多目标模糊跟踪融合方法

水下多传感器多目标跟踪系统往往是一个不同类传感器融合系统,且其目标航迹包含有不确定和模糊信息.本文首先利用模糊隶属度函数和模糊逻辑推理技术,进行分布式水下多传感器多目标航迹模糊融合关联决策,并利用有效数据处理和分层融合估计相结合的方法,以实现不同类传感器高精度融合跟踪估计.     

航迹/量测融合的数学原理研究进展

本文首先讨论了数据融合的概念,接着综述了航迹融合,量测融合的数学公式系,给出了融合假设检验统计量,比较了同质传感器,同步传输器,同维目标,及时通信条件下的融合性能。     

异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期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。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。     

基于AIS的商船雷达性能分析方法

利用模糊综合评价将雷达数据和AIS数据进行融合形成两者的共同航迹,实现信息互补和位置的精确定位。首先将雷达和AIS测得不同坐标系下的位置信息变换到同一个平面坐标系中;其次统一传感器的信息,由于二者对同一目标所采集到的时间不同;然后综合考虑航行速度、航行角度和航行距离来确定航迹;最后实现信息融合,通过实验验证基于AIS的商船雷达性能分析是可行的。     

一种抗差型航迹关联算法研究

航迹关联是多源信息融合中的关键问题.通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,并以之构成目标关联矩阵.引入伪行列式的概念,对目标关联矩阵进行变换,形成目标联合分配矩阵.在分配限定条件下,通过最大化目标联合分配似然度,可得到航迹与航迹间的关联匹配对,实现航迹关联.仿真实验表明,在信源具有较大的系统误差情况下,该算法能够保持较高的关联正确率,表现出了良好的抗差特性.     

多船舶雷达信息的航迹算法与目标跟踪研究

船舶雷达系统是进行目标探测的重要组成部分,传统的单雷达探测技术在海上移动目标、多个目标探测时存在精度降低、噪声干扰量大等问题,此时,通过接收本船和其他船舶的雷达信息,并进行信息融合可以提高目标探测的精度。本文首先对船舶雷达的信号滤波技术进行了分析,介绍了多船舶雷达信息的航迹融合算法,从时间配准和空间配准两方面进行研究,并进行了仿真试验。     

海面分布式传感器多信息融合技术

在海上军事指挥系统及其目标识别中,基于分布式的多传感器信息融合技术一直是海上作战体系中的重要研究课题。由于受海面环境噪声等因素影响,单个传感器对目标物数据的采集往往精度比较低甚至会出现误差。本文重点研究信息融合技术中的数据关联算法,提出一种联合概率数据关联算法,较好的克服了在海面噪声干扰及多径信道干扰条件下的多目标定位跟踪的精度。最后对算法进行实验仿真,通过分析得出此算法的有效性。     

航迹控制系统中的精度控制方法验证

通过对电子海图显示与信息系统及船舶自动舵系统的简述,引出航迹控制系统的组成,对航迹控制系统的控制方式和控制原理进行研究分析。阐述航迹控制系统的2种不同控制方式的优缺点和实现方法及其对目标航迹的跟踪方式。通过理论分析航迹控制系统在直线航行与转向航行时如何进行精度管控,证明航迹控制系统在发展中的理论优势及广阔的发展空间。     

一种用于确定融合航迹与真实航迹对应关系的方法

提出一种用于确定融合航迹与目标真实航迹对应关系的方法,并在该方法的基础上重新定义融合航迹正确率、融合航迹零碎度等评价数据融合性能的指标。仿真分析结果表明,所提出的方法和定义的性能指标对于比较不同数据融合软件的综合性能具有参考价值。     

基于拓扑相似度的航迹关联算法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题,多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,传统的基于统计和模糊的思想,通过目标位置、速度等信息进行关联判决,难以达到更好的关联效果。文章基于目标之间的拓扑信息,提出了一种新的航迹关联算法,该算法能避免空间划分不均匀、算法经验性太强、对密集航迹场景不适应等多种问题。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

航迹间断情况下坐标系对融合跟踪影响的仿真分析

研究了雷达航迹和数据链航迹间断情况下,北东地(NED)坐标系和地心地固(ECEF)坐标系对融合跟踪的影响。利用不敏变换(UT)将NED坐标系下的量测值转换到ECEF坐标系,然后对两种坐标系下的融合跟踪精度进行实验仿真,并对不同仿真场景下的算法性能进行分析和对比,得出一些有益的结论。     

一种多传感器航迹关联算法的仿真分析

多传感器航迹关联算法有好几种,本文对独立序贯航迹关联算法进行了仿真分析。可以看出,独立序贯航迹关联算法由于考虑了整个航迹历史,而且在算法中进行了航迹质量管理和多义性处理,因而其关联效果和质量还是比较高的,特别是在密集目标环境下,其正确关联概率较之在中等密度目标环境下的正确关联概率有了明显改善。     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅰ)--空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论,以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用.从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法.从微观上看,这种应用还具有一些传统方法没有的特点,例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波,从而获得精度更高的预测值),可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据,可以解决一维和两维探测数据的融合问题,可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等.另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性.该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义,并从中抽象出关键技术.在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解,理论数学模型,分析预测理论,分析预测处理方法的解的存在性证明,相关算法等.其核心有,目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题),模拟方程参数的选择技术,运动模式发生改变的识别技术,航迹聚类技术,航迹和点迹聚类技术,航迹融合技术,不同探测精度和维数的点迹融合技术,位置预测的评估技术等.最后给出仿真实验数据和结果,与传统方法对比的仿真实验数据和结果,以及分析和统计互补使用等问题.     

单平台多传感器多目标数据融合系统

本文介绍在Novell网上建立的一个舰船多传感器数据融合计算机仿真系统，给出该仿真系统用最小二来法的平滑外推法则进行航迹跟踪及利用DemPster-Shafer敌我识别理论对目标敌我属性进行识别的结构图，较系统地阑述了数据融合的一些技术。     

基于信息融合的实时数据处理方法应用

文章以实际工程背景为出发点,以提高某指挥控制数据处理系统的处理效果为目的,在对当前已有的数据处理方式、方法深入剖析的基础上,综合运用多传感器信息融合技术、多目标跟踪技术、Kalman滤波技术等多种数据处理方法设计了一套改进的数据处理系统。解决了多传感器跟踪同一目标时,因各传感器精度、数据采样率不同而造成的航迹混乱的现象;解决了飞机编队起飞、大空域机动、空中编队和交叉飞行等复杂状态下的跟踪、态势综合、指挥控制、实时测控引导问题;应用系统设计包括系统体系结构与处理流程、多传感器融合算法模型、多种滤波算法、实测数据仿真和实际系统应用等问题。     

多传感器数据融合中的航迹文件管理

多传感器数据融合是舰载作战指挥系统关键技术难题之一。本文在分析了分布式多传感器数据融合的一般结构和工作原理的基础上,提出了一种在分布式多传感器数据融合结构中的航迹文件管理策略。