基于空天信息的异类传感器模糊航迹关联算法
基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法

基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法
石玥;王钺;王树刚;山秀明
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】2006(028)004
【摘要】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,难以通过目标位置、速度等信息进行关联判决.基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法,首先利用目标空间上的相对位置信息,提取新的特征--目标拓扑向量,然后考虑正北偏差的影响将其弥散化,继而应用模糊模式识别方法进行分析,建立关联准则,实现目标航迹的自动关联,并可为数据的进一步校准提供先验信息.仿真结果表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性.【总页数】5页(P105-109)
【作者】石玥;王钺;王树刚;山秀明
【作者单位】清华大学,电子工程系,北京,100084;清华大学,电子工程系,北
京,100084;空军装备研究院,雷达与电子对抗研究所,北京,100084;清华大学,电子工程系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
【相关文献】
1.基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法 [J], 张宇;王国宏;关成斌;陈垒
2.基于目标拓扑参照图的雷达航迹抗差关联方法 [J], 李明
3.基于模糊双门限的高频地波雷达与AIS 目标航迹关联方法 [J], 刘根旺;刘永信;纪永刚;王超
4.基于小波变换的异类传感器机动目标的模糊航迹关联 [J], 张波雷; 许蕴山; 夏海宝
5.基于小波变换的异类传感器机动目标的模糊航迹关联 [J], 张波雷; 许蕴山; 夏海宝
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模糊聚类的多雷达航迹关联算法

模糊聚类的多雷达航迹关联算法张良;陶海军;杨钒;王惊晓【摘要】为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析.实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高.较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升.%To solve the large error problem of multiradar tracking used for traditional Fourier filtering algorithm,cluster algorithm based on the method of multiradar and multitarget path tracking was analyzed and a new improved algorithm was pared with the traditional Fourier filtering algorithm,experiment pointed out that the improved algorithm saved the time and space with higher pared with the arithmetic mean method,the algorithm can get a better result and high calculation efficiency.【期刊名称】《现代防御技术》【年(卷),期】2017(045)006【总页数】5页(P113-117)【关键词】目标航迹跟踪;模糊聚类关联;蒙特卡罗算法;检测门限;链路预算;归一化【作者】张良;陶海军;杨钒;王惊晓【作者单位】陆军军官学院军用光电工程教研室,安徽合肥230051;陆军军官学院研究生管理大队,安徽合肥230051;陆军军官学院研究生管理大队,安徽合肥230051;陆军军官学院高等教育研究室,安徽合肥230051【正文语种】中文【中图分类】TN953;TP391.90 引言随着科技高速发展,现代作战越来越依赖高精度的雷达系统进行有效的对敌军目标进行定位,这就要求在战争中需要依靠多雷达对设定目标进行全方位、全天时以及全天候的定位探测,多雷达系统分布独立定位设定目标,这就需要设置多个传感器对目标航迹进行测量,对被测目标航迹进行关联及融合处理,得到设定目标航迹的状态估计,形成系统航迹[1]。
异类传感器合成量测的模糊航迹起始方法

Ab s t r a c t :
T h e Ra d a r / I R i n t e g r a t e d d e t e c t o r h a s b e c o me a n i mp o r t a n t s t r e a m o f c o mb i n e d p r e c i s i o n g u i d e d t e c h n o l o y. g
差以及测量空 间不 同的情况 , 提 出一种基 于量测合成 的异类传 感器模 糊航迹 起始 方法。该方 法首先计 算相 同周
期内异类传感器方位角 的拓扑序列 ,综合 利用 拓扑序列 法和加 权平 均法对维 数不 同的量测 进行分 类与合 成 ,然 后累积多个周期 的合成量测建立候选 目标 量测集 ,最后 通过模 糊 H o u g h变 换 ( F H T ) 方法 检测 目标 航迹 、实 现航 迹起始。在航迹检测 中,充分利用量测序列 的时间信息 和 目标 的运 动信息 ,同时考虑 了量测 数据 的不确定 性和
航迹确认准则对航迹起 始 的影 响。实验 结果 表 明 ,提 出方法 能 够有 效地 实现 异类 传感 器 航迹起 始 ,与传统 的
H o u g h变换 ( H T ) 方法相 比 ,能够 降低 算法的计算量和提高直线航迹检测 的准确率 。 关键词 :信息融合 ;异类传感器 ;航迹起始 ;Ho u g h变换 ;拓扑序列 中图分类号 :T P 3 9 1 文献标识码 :A 文章编号 :1 0 0 3 — 0 5 3 0 ( 2 0 1 3 ) 1 1 — 1 4 3 9 — 0 7
Fu z z y Tr a c k I n i t i a l i z a t i o n wi t h Co mb i n e d Me a s u r e me n t s f o r He t e r o g e n e o u s S e n s o r s
分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法

分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法
刘宗香;黄敬雄;杨烜;谢维信
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2007(29)9
【摘要】为解决分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始问题,基于模糊集理论,定义了测量集与目标间的模糊综合贴近度.基于模糊综合贴近度提出了分布式异类传感器网航迹起始算法.该算法通过模糊综合贴近度函数全局极值点的检测实现目标的检测,用与目标相关联的测量估计目标的初始状态.算法的特点是不需要掌握目标探测概率、虚警率、杂波密度等诸多信息.仿真实验验证了算法的有效性.
【总页数】4页(P1424-1427)
【作者】刘宗香;黄敬雄;杨烜;谢维信
【作者单位】深圳大学信息工程学院ATR实验室,广东,深圳,518060;深圳大学信息工程学院ATR实验室,广东,深圳,518060;深圳大学信息工程学院ATR实验室,广东,深圳,518060;深圳大学信息工程学院ATR实验室,广东,深圳,518060
【正文语种】中文
【中图分类】TN959
【相关文献】
1.异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法 [J], 徐琼燕;吴印华
2.异步被动传感器航迹起始算法 [J], 孔云波;冯新喜;鹿传国
3.分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法 [J], 刘宗香;谢维信;黄敬雄
4.异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法 [J], 刘宗香;谢维信;杨烜
5.分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪 [J], 刘宗香 ;谢维信 ;杨烜 ;黄敬雄
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基于多尺度卷积和改进LSTM的航迹数据关联方法

基于多尺度卷积和改进LSTM的航迹数据关联方法作者:贾燎原曹伟来源:《无线互联科技》2024年第02期摘要:针对雷达数据智能航迹关联准确率较低的问题,文章提出了一种融合多尺度卷积神经网络和改进长短期记忆网络的航迹关联方法。
首先,利用多尺度卷积神经网络提取多个维度的空间特征,避免固定尺寸的卷积核产生视野限制,使网络能够提取更高维度的特征。
然后,将特征送入改进的长短期记忆网络捕获时间维度上的特征,改进后的单元结构充分考虑相邻时刻航迹数据的关联性,有效抑制了噪声和误差产生的影响。
最后,仿真实验结果表明,该方法有效提高了航迹关联准确率。
关键词:卷积神经网络;长短期记忆神经网络;航迹关联中图分类号:TN953;TP391 文献标志码:A0 引言多传感器信息融合技术是一种综合处理信息的方法,它在多个层次上整合数据,以获取比单一传感器数据更有价值的综合信息。
航迹关联作为多传感器信息融合系统中的关键组成部分,具有显著的实际应用价值和广阔的应用前景[1]。
目前,传统航迹关联算法主要分为以下2类:基于统计理论和基于模糊数学的方法。
传统方法通常具有样本依赖性,对数据的分布情况具有较高的敏感性,在数据不充分或噪声较大的情况下关联准确性会面临严峻挑战。
近年来,随着深度学习技术的发展,为解决航迹关联问题拓展了新的方法。
盖世昌等[2]利用BP神经网络得到加权统计算法下误差分量加权因子的最优解,但无法准确拟合出非线性误差,航迹关联精度较低。
崔亚奇等[3]利用卷积神经网络提取航迹特征,但由于航迹数据在时间上存在长期依赖特征,而卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)提取的特征只能局限在窗口内,无法把握全局依赖关系。
黄虹玮等[4]研究了基于CNN-LSTM模型的端到端航迹关联方法,但航迹关联的精度提升幅度有限。
为了提高航迹数据关联的准确性,充分利用航迹数据的特征信息,本文提出了基于多尺度卷积神经网络和改进LSTM 网络组合的航迹数据关联方法(Multiscale CNN with Improved LSTM,MCIL)模型。
量测划分的PHD航迹关联算法

量测划分的PHD航迹关联算法张艺杰;雷明【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2018(050)004【摘要】高性能空中机动目标跟踪是现代预警雷达的核心任务之一.为了提高概率假设密度(PHD)滤波器的多目标跟踪性能,提出了一种基于量测划分的PHD航迹关联算法.考虑到传统PHD滤波无法给出目标各自的航迹属性信息,而且当跟踪区域存在大量杂波时,滤波效率严重降低;同时,对于密集邻近多目标跟踪,传统方法还存在不同目标跟踪的量测不匹配问题.针对上述问题,提出了分类检索的椭球门限量测划分方法,并将其应用到改进的高斯项权值重新分配的PHD航迹关联算法中,首先对每一步得到的量测集合通过分类检索的椭球门限方法,划分为已存在目标、新生目标和杂波的量测子集,再分别对各类目标使用对应的量测子集进行跟踪滤波,这样去除了杂波对真实目标的无效更新计算,提高了航迹关联算法的计算效率;其次,通过引入一种新的权值分配规则,调整邻近目标的高斯成分的权值大小,大幅减小了邻近目标的状态提取误差,提高了相邻目标的跟踪估计精度.大量数值仿真表明,所提方法明显改进了滤波计算效率和邻近目标跟踪精度.%High performance aerial maneuvering target tracking is one of the core tasks of modern early warning radar. To improve the tracking performance of the probability hypothesis density(PHD)filter, a new PHD track association algorithm based on measurement partition is proposed. The traditional PHD filter cannot give the individual trajectories of each target, and the filtering efficiency will decrease drastically when there are a large number ofclutters in the tracking environment. Besides, the traditional methods also have measurement mismatch problem for adjacent multi-target tracking. To solve the above problems,the measurement set at each time step can be divided into existing targets,new targets and clutter measurement subsets by the sorting ellipsoidal gate method, which targets can be updated by corresponding measurement subsets,thus reducing redundant computing time and improving computational efficiency. Furthermore,the algorithm can adjust the weight of Gaussian component when targets are close to each other, by introducing a new weight distribution scheme, thus greatly reducing the state extraction error of adjacent targets and improving adjacent targets estimation accuracy. The simulation results show that the proposed method can improve the filtering efficiency and the adjacent targets tracking accuracy.【总页数】9页(P62-70)【作者】张艺杰;雷明【作者单位】上海交通大学航空航天学院,上海200240;上海交通大学航空航天学院,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法 [J], 张祺琛;丁勇;柏茂羽2.基于量测分配的SMC-PHD改进算法 [J], 樊鹏飞;李鸿艳;王雪3.新生目标强度未知的单量测PHD滤波器 [J], 徐从安;熊伟;刘瑜;何友4.基于量测划分的单传感器多目标数据关联算法 [J], 李林;何芳;黄柯棣;华云;刘宝宏5.基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法 [J], 宋强;熊伟;马强因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法
航迹关联速度和融合结果 的性 能 ,是一种有效 的航迹关联方法 。
A o e r c -o- a k a s ca in ag r h i itiu e e s rn t r n v l a k- - c s o it lo i m n ds r t d s n o e wo k t t t r o t b
n d ,at mp rr a k i o me y t a u e n s f m o a a k,t e r c s c ain i e e n te tmp rr r c n o e e oa y t c sf r d b r wo me r me t r s o a lc lt c r h n t k a o it s b t e h e o ay t k a d a s o w a s se  ̄ c s I d i o ta k r l b l y i i to u e ou e a ea s ca in r l a n y as s m rc t ema i m i h y tm a k . n a d t n. I c e i i t n d c d t s t o it u et t l y t ta k wi I h x mu weg ・ i l a i s r s h s o h o e lt t d a s it n d g e a e s l ce oa s ca e t et mp r r a k wh n t e e e it e ea y t m a k s ca e t r・ e o a i e r e c n b ee td t o it h t e o a y t c e r x s s v r s se t c sa o itd wi at n s c o s h r h l r s h e p r r rc . B p li g t ep o s d ag r m o a smu a o x e me t ft c s ca in,t e s lt n r s l h w t a t a o a y ta k y a p y n r p e o t t i l t n e p r n a k a o it h o l i h i i o r s o h i ai e ut s o h t n mu o s iC d t r n a g t’t c s a c r t l ,h e trp r r a c n t e s e d o a k a s it n p o e sn h n ta i o a u z s ca in e e mi e tr e s r k c u a ey a b t e fm n e i p e ft c o ai r c s i gt a d t n f z y a o it a s e o h r s c o r i l s o ag r h ,a d i a f c v d f a i l r k a s ca in me o . l o t ms n s n e e t e a e b e t i i n s c s a o it t d o h K y wo d : tmp rr a k ;ta k r l i t ;ta k a s ca in e rs e o ay t c s r c ei l y rc o it . r b a i s o
基于小波变换的模糊航迹关联算法
基于小波变换的模糊航迹关联算法
张斌;陈祖元;汤子跃;曾剑新
【期刊名称】《空军预警学院学报》
【年(卷),期】2010(024)005
【摘要】航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明:与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.
【总页数】4页(P326-328,332)
【作者】张斌;陈祖元;汤子跃;曾剑新
【作者单位】空军雷达学院研究生管理大队,武汉,430019;上海南空机械厂,上海,200434;空军雷达学院三系,武汉,430019;空军雷达学院研究生管理大队,武汉,430019
【正文语种】中文
【中图分类】TN953%TP274
【相关文献】
1.基于小波变换和灰色关联度的航迹关联算法 [J], 牛曦晨;熊家军;李灵芝;邱刚
2.基于小波变换和灰色关联度的航迹关联算法 [J], 牛曦晨;熊家军;李灵芝;邱刚;
3.基于离散小波变换的航迹关联算法研究 [J], 王硕;步鑫
4.基于离散小波变换的航迹——航迹关联算法 [J], 刘熹;尹浩;刘海燕;吴泽民
5.基于小波变换的序贯航迹关联算法 [J], 侯雪梅;李霞
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基于方位合成的异类传感器航迹数据融合算法
b s d o e r g c mb n t n a e n b a n o i a i .W i i a g r h ,b a n a u e o et r e r c e e td b e i o t t s lo t m e r g me s r f h g t a k d tc e y t h h i i t a t h
2 23 . 5. %
关键 词 : 方位合成 ;类 号 : P 7 T 24 文 献标 志 码 : A
Be r n m b n to Ba e a i g Co i a i n- s d Fuso Al o ihm i n g r t f r He e 0 e 0 s Se s r a k t o t r g ne u n o s Tr c Da a
文 章 编 号 : 2 82 2 ( 0 1 0 -2 70 0 5 —7 4 2 1 )20 7 -5
基 于 方 位 合 成 的 异 类 传 感 器 航 迹 数 据 融 合 算 法
黄友 澎 , 吴汉宝 张 志 云 ,
( 汉数 字工程研究所数据融合 中心 , 武 湖北 武汉 4 0 7 ) 30 4 摘 要:针对纯方位传感器 与二维雷达量测 空间不 一致 的航 迹数据融合问题 , 出了一种 基于方 位合成 的异类 提
r d ra e rng o l e s r uso l o tm o tr g n o s s n o s ta k d t s p o o e a a nd a b a i — n y s n o ,a f in ag r h f rhee o e e u e s r r c a a wa r p s d i
c mb n d b a i g n h o r ce a g tt c st k n a e f so a k o ie e r ,a d t e c re t d tr e r k i a e st u in t c .T i lo tm ie h n a h r h s ag rh g v st e i
一种异类多传感器航迹关联新算法
一种异类多传感器航迹关联新算法高晓利;李捷【摘要】针对传统航迹关联方法在航迹密集条件下易发生关联错误的缺点,提出了一种异类多传感器航迹关联新算法.首先,基于航迹专属信息实现完美关联,其次,在完美关联失败的情况下,基于航迹共有信息实现非完美关联,并提出了航迹关联的流程和航迹关联的计算方式,最后,给出了关联冲突的判定方法和基于分段法的冲突解决方法.数值试验表明,相对于传统算法,新算法能够较好地解决航迹密集环境下的关联错误问题,计算方法简单,便于工程实现.%Considering the fact that traditional track association approaches easily error associate under conditions of dense tracks,a new algorithm based on heterogeneous multi-sensor is presented in this paper.Firstly,perfect association based-on track proprietary information is achieved. Then,in the case of prefect association failure,imperfect association based-on track common information can be achieved;procedure and calculation of track association aregiven,simultaneously. Finally,judgment method of association conflicts and its solution with segment-based method are proposed. Numerical experimental results show that the new algorithm not only can resolve the problems of error association at the state of dense track circumstance better compared with traditional methods,but also its calculation is simple and easy to be implemented.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2018(043)002【总页数】5页(P77-81)【关键词】数据融合;航迹关联;完美关联;非完美关联;冲突解决【作者】高晓利;李捷【作者单位】四川九洲电器集团有限责任公司,四川绵阳621000;四川九洲电器集团有限责任公司,四川绵阳621000;电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室,成都611731【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着计算技术的快速发展,数据融合也得到了飞速发展,并已广泛应用于目标跟踪、态势评估等军事和民用领域[1]。
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随着 世界 空天 高 速飞行 器 的迅 速发 展 , 空 天高 速飞 行 器 的精 确 跟踪 以完 成武 器 引导 是一 个 急 需 解决 对 的 问题 。现 阶段在 目标 跟踪 与 航迹 融合 领域 已经 有 了丰 富 的研 究 成果 , 是 针 对 空 天高 速 飞行 器 的相 关研 但 究 刚刚起 步 。传统 的基 于统 计 的航迹 关 联算 法有 : 近邻法 、 最 概率数 据 互联 法 、 联合概 率 数据 互 联法 等 ] 。 这些 算法 共 同 的缺 点是 计算 量 大 , 能满 足对 空 天飞 行器 跟踪 的实时 陛要求 。针对 以上 问题 , 不 本文 提 出一种 基 于多 因素模 糊决 策 的粗关 联 一精关 联 结合 的航 迹关 联算 法 , 粗关 联 是对 同类 传感 器进 行关 联 , 以排 除一些 明显 不相 关 的航迹 对 ; 精关 联采 用 多 因素 模糊 决 策 的方法 , 同时考 虑异 类传 感器 的共 同信 息 , 包括 位置 信息 、 非位 置信 息 , 进行模 糊 航迹 关联 , 这样 一 来 , 提高 了信 息 的利用 率 。
标 的航 迹 关联 问题 同样 要求 高 实 时性和 精确 性 。使 用 一种 将 粗 关联 和 精 关 联 相结 合 的模 糊 关 联 方 法 , 现有 的模 糊 关联 算 法进 行 改进 , 对 综合 考 虑 了 目标 的位 置信 息 ( 离和 角度 量 测 ) 属 距 和 性信 息(目标 的身份 信 息等 ) 使 用 多 因素模 糊 综合 决 策 方 法进 行 关 联 , 用模 糊判 决 规 则进 行 , 使 相 关 判定 , 对关联 成 功 的航迹 使用 简 单 的加权 融合 算 法进 行航 迹 融合 。模 糊推 理 的方 法 较 之传 统 的基 于 统计 的方 法 , 算简 单 省 时, 高 了系统处 理 的实 时性 , 真结 果表 明有 效 。 计 提 仿 关键 词 模 糊推 理 ; 类传 感 器 ; 异 航迹 关联 ; 关联 ; 关联 粗 , 而红外量测利用角度信息 ; 然后 , 进 行精关联 , 利用异类传感器的角度信息和属性信息建立模糊 因素集 , 与模糊评判集进行运算 , 到单 因素和 得 多 因素 的模糊 评判 矩 阵 ; 后 , 最 根据 一定 的模 糊判 决规 则进 行关 联 判决 。
收 稿 日期 :0 2— 5—2 21 0 2
基金项 目: 国家 自然科学基金资助项 目( 10 19 6 12 0 ) 作者简介 : 毛艺帆( 9 8一) 女 , 18 , 陕西三原人 , 硕士生 , 主要从事多传感器数据 融合 研究 . E—m i m n 1 @16 cm a : y 20 2.o l
Oc . 0 2 t2 1
基 于 空天 信 息 的异 类传 感器 模 糊 航 迹 关 联 算 法
毛 艺帆 , 王 睿 , 张金 成
( 空军工程大学 防空反导学院 , 陕西西安 ,10 1 7 05 )
摘要
针 对 空天高 速 飞行器 这 类 目标 的跟踪 问题 实 时性和 精 确性 要 求高 的特 点 , 高速 飞行 器 目
第 l 3卷第 5期
21 0 2年 1 0月
空
军
工
程
大
学
学
报(自然科学 版)
V0 . 3 No. 11 5
JU N LO I O C N IE RN NV R IY( A U A CE C DTO ) O R A FARF R EE GN E IGU IE ST N T R LS IN EE IIN
雷达的量测信息为 ( ) ( )6 ( )假设有 。 k , k , k , 0 个雷达 , 则不同雷达的量测信息为 r( ) ( ) k , k ,
( ) i ,, , 。 由于雷 达 的距 离 测 量 精 度 高 , 以直 接 使用 距 离 信 息 , 采 样 个 时 刻 , 进 行 平 k ,=12 … M 所 共 并
3 6
空军工程大学学报(自然科学版 )
21 0 2正
1 1 粗 关联 . 在 空天地 基信 息 系统 中 , 有多个 天基 卫星 和地基 雷达 , 设数 据 已经 完成 时空 对 准 , 应 先 对相 同类 型 假 则
的传感 器进 行粗关 联 。 111 地 基雷 达量 测信息 粗关 联 ..
图 1 模糊推理航迹关联
F g 1 F zy t c s o it n i . u z r k a s ca i a o
高
速
飞
天 基 卫星 1
粗 相 关 卫星 信 息 粗相关
精 相 关
天基 卫 星
行
器 及 外
部
环
地基雷达1 l
—— —]—一一 信息 — _—— 地基雷达 j 1 粗相关 —— I —_ 雷达
T 97 N 5 文献标 识 码 A 文章 编 号 10 3 1 ( 0 2 o 0 3 0 0 9— 5 6 2 1 ) 5— 0 5— 5
D 1 . 9 9 ji n 10 OI 0 3 6 /.s .0 9—3 .0 2 0 . 0 s 5 6 2 1. 5 0 8 1
中图分 类号
1 模 糊 推 理 航 迹 关 联 算 法
基 于模糊 思想 的航迹关 联 算法 典 型 的 有 基 于 模 糊 聚 类 _ 和 模 糊 推 理 的 4 算法 。本 文 提 出 的基 于 角 度 、 离 数 据 距 的粗 关联 和基 于模 糊 推理 的精 关联 结合 的航 迹关 联 算 法 , 保 证 关 联 精 度 的前 在 提下 , 以简 化计 算 , 可 提高 效率 。整 体 的 信 息处理 流 程见 图 1 首 先 , 了排 除一 , 为 部分 虚假 关 联 , 同类 传 感 器 航 迹 进 行 将 粗关 联 , 雷达 量 测 航 迹 利 用 距 离 信 息 关