一种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法

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无源多基地雷达中一种综合航迹处理方法

无源多基地雷达中一种综合航迹处理方法吕小永;王俊;乔家辉【摘要】The paper investigates the target tracking problem arising in FM signal based passive multi-static radar,and proposes an integrated track management method.We divide the tracks into four statuses,i.e.initial track,tentative track, confirmed track,and deleted track.Tracking methods for each kind of tracks are detailed.We sequentially exploit measure-ments of each receiver-transmitter pair to update the tracks,causing the rapid reduction of the computation complexity.Simu-lation and the real life data results demonstrate the effectiveness of the proposed method.%本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法。

本文将航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹，以及消亡航迹，详细介绍了每一种航迹的处理方式。

本文顺序地利用每个接收-发射对的观测量来更新航迹，以减小算法复杂度。

仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性。

【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2016(044)004【总页数】6页(P854-859)【关键词】无源多基地雷达;调频广播信号;目标跟踪;航迹处理【作者】吕小永;王俊;乔家辉【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN958.97近年来无源雷达系统引起了国内外研究人员的广泛关注.无源雷达本身不发射电磁波，而是利用空间中已有的民用信号作为机会照射源来检测目标［1］，具有很多优点，首先无源雷达不占用额外的频段，其次无源雷达本身具有隐身性，另外无源雷达也具有探测隐身目标的潜力.在可用的机会照射源中，调频广播（FM）信号具有近似理想的模糊函数，信号的覆盖范围广泛，因此国内许多外学者对基于FM信号的无源雷达系统进行了大量的研究，取得了许多有益的成果［2］.基于FM信号的无源雷达中，我们可以利用一个调频广播发射站和一个无源雷达接收机（无源双基地雷达）来对目标进行探测［3］，目标的位置可以通过雷达测量得到的双基地到达时间（TOA）以及到达角（DOA）来确定.然而TOA+DOA 的定位方法往往得不到精确的定位结果，定位误差很大程度受到DOA测量误差的影响，而在FM信号的波段，目标的DOA很难精确测量得到［4］.我们也可以利用多个发射站和一个接收站（无源多基地雷达）来对目标进行探测，利用目标的对应于多个收发对（receiver-transmitter pair）的TOA来对目标进行定位［5］.基于TOA的定位方法往往能够得到精确的定位结果，因为该方法的定位精度对TOA的测量精度相对不敏感，而基于FM信号的无源雷达的TOA测量精度相对较高.目标跟踪在无源雷达中扮演重要的角色，因为无源雷达虚警率通常很高，需要经过后期的航迹处理来去除虚警.无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题，是一个典型的多传感器多目标跟踪问题.多传感器多目标跟踪是近年来国内外学者研究的热点，许多算法被提出，最典型的两种多目标跟踪算法［6，7］为多假设跟踪方法（MHT）以及联合概率数据关联算法（JPDA），许多多目标跟踪算法都是这两种算法的变种.多传感器多目标跟踪问题也可以通过随机优化的方法进行求解，这方面典型的有文献［8，9］.文献［8］的缺点是该算法是一种局部搜索算法，文献［9］的主要缺点是算法计算复杂度大，尤其对于多传感器的情况.此外文献［10］提出了一种基于FM信号的无源雷达中概率假设密度（PHD）跟踪方法，该方法的主要缺点是PHD的粒子实现需要消耗大量的计算资源.本文对基于FM信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法.我们将每条航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹，消亡航迹，详细介绍了每种航迹的处理方式以及设计了航迹从一个状态转化到另外一个状态的规则.文中我们采用序贯处理方式，顺序地利用每个收发对的观测量来更新目标航迹，从而大大减小了算法复杂度.目标在二维平面内的状态可以表示为其中表示目标τ在k时刻的位置分别表示目标τ在x轴与y轴方向上的速度.我们采用线性运动模型来描述目标的运动模型，即：其中为状态转移矩阵为过程噪声，服从零均值高斯分布，协方差矩阵为Qk.考虑如图1所示的无源多基地雷达系统，采用N 个FM发射站和一个接收机来对目标进行探测，发射站和接收站分布在空间中不同的位置，N个发射站发射不同频率的FM信号，这些信号经过目标反射后被接收机接收.在接收机中，首先通过一组带通滤波器将对应于不同发射站的目标回波分离出来，然后分别对这些回波信号进行杂波相消与距离多普勒处理，得到目标对应于不同收发对的双基地距离和与多普勒频率.目标观测量的模型为：其中为目标τ对应于收发对j观测向量分别为目标对应于收发对j的双基地距离和与多普勒频率，hj为收发对j的观测方程，υj，k为观测噪声.我们假定不同收发对的观测噪声相互独立，且服从零均值高斯分布，协方差矩阵为Rk.λj为发射站j所发射信号的波长为发射站j的位置为接收站的位置.无源多基地雷达系统在获取目标观测量的同时，不可避免地也会得到杂波即虚假观测量，我们将这些观测量收集起来就得到了收发对j的观测量模型：其中yj，k为收发对j在k时刻的观测量集合为杂波集合，K为目标的个数，其大小先验未知.值得注意的是，有些目标在k时刻可能没有被收发对j检测到，此时相应的符号应该从yj，k中去除.由第2节的分析可知，无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题是一个典型的多传感器多目标跟踪问题，这里我们介绍一种面向航迹（track-oriented）的多传感器多目标跟踪方法.我们将航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹以及消亡航迹.航迹置信度的大小为，起始航迹＜试验航迹＜确认航迹，只有确认航迹被传送到更高层的数据融合中心进行处理.这种划分的好处是我们可以采用不同的航迹处理方法来处理不同类型的航迹.图2为本文综合航迹处理方法的流程，下面围绕图2来介绍该方法.3.1 观测量的筛选无源多基地雷达系统虚警率通常很高，雷达得到的观测量中含有许多杂波，杂波不能用于目标航迹的更新，因此在航迹更新之前，首先要对观测量进行筛选.我们给每条航迹设定一个波门，落入波门内的观测量才能用于更新航迹.设｛y1，k（i1），…，yN，k（iN）｝为来自不同收发对的观测量的一个任意组合，其中0≤ij≤|yj，k|，|yj，k|为收发对j的观测量的个数，ij=0表示收发对j没有检测到目标.如果观测量组合｛y1，k（i1），…，yN，k（iN）｝满足：则我们认为落入了航迹τ的波门中可以用于更新该航迹，其中为联合似然函数，G为波门大小.我们假定同一时刻不同收发对的观测量相互统计独立，则可以写为：因此式（7）可以转化为：式（9）所示的观测量筛选方法需要对不同收发对的观测量进行穷举组合，致使计算量太大.为了减小观测量筛选过程的计算量，我们提出一种近似的筛选方法，顺序地对每个收发对的观测量进行筛选，即如果，则认为yj，k（i1）落入航迹τ的波门内.我们用来表示收发对j的落入航迹τ波门内的观测量集合，即：用 zj，k来表示收发对j落入航迹波门内的所有观测量的集合，即为航迹个数.我们总可以选择合适的Gj，j=1，2，…，N来得到与式（9）近似的筛选结果，然而顺序筛选过程不需要对不同收发对的观测量进行穷举组合，大大降低了计算量.3.2 起始航迹由于起始航迹表示真实目标航迹的置信度比较低，因此我们可以采用相对简化的航迹处理方法来处理起始航迹，最近邻数据关联方法，以在航迹精度与算法复杂度之间取得平衡.多传感器最近邻数据关联方法的基本思想是，首先通过求解式（11）所示的优化问题来确定最优的观测量组合，然后利用该组合对航迹τ进行更新. 将式（8）代入式（11）可得：式（12）可以进一步化为：式（13）将式（11）所示的联合最优化问题转化为几个独立的优化问题，大大降低了计算量.我们可以根据式（13），顺序地确定每个收发对的最优观测量，然后将最优观测量组合起来，用于更新航迹.式（13）中航迹τ在k时刻的状态未知，可以利用其预测值来替代.3.3 试验航迹与确认航迹试验航迹与确认航迹表示真实目标航迹的置信度相对较高，因此我们采用更加高级的数据关联方法，联合概率数据关联（JPDA）.多传感器JPDA分为并行算法与顺序算法两种，文献［11］在线性模型的基础上推导了顺序JPDA算法，并详细对比了两种方法的性能，指出顺序算法在计算时间与航迹跟踪精度方面都优于并行算法.本节我们采用文献［11］的基本思想，将顺序JPDA方法应用于无源多基地雷达系统中，下面介绍顺序JPDA处理流程.图3描述了本文采用的多传感器JPDA算法的处理流程.我们首先利用第一个收发对的观测量z1，k来更新目标航迹，这是一个单传感器多目标跟踪问题，可以采用单传感器JPDA来进行处理，将得到的航迹状态估计结果记为然后结合2，…，M，利用第二个收发对的观测量z2，k来更新目标航……，依此进行下去，最后结合利用第N个传感器的观测量zN，k来更新目标航迹，得到的航迹状态估计结果记为我们将作为最终的航迹状态估计结果.上述过程将一个多传感器多目标跟踪问题拆成了几个单传感器多目标跟踪问题来进行处理，大大减小了计算量，为了进一步减小系统的计算量，我们可以采用近似算法来代替图3中的单传感器JPDA算法，比如次优JPDA算法，近似最优JPDA算法等.3.4 新航迹形成我们利用剩余观测量来形成新的航迹，剩余观测量是指没有落入任何航迹波门内的观测量.我们用φj，k来表示收发对j的剩余观测量，构造如下观测量组合集合：如果φu，k（iu）与φj，k（ij）来源于同一个目标，则可以通过如下方式来确定目标的初始状态：式（15）所示的优化问题可以采用SX算法［5］进行求解.我们将求得的^xk作为新航迹的初始状态，并将该航迹标记为起始航迹.实际过程中，我们并不知道集合ψ中的观测量组合是否来源于同一目标，为了尽可能少地丢失新目标，我们将ψ中所有组合代入（15）中，将计算得到的每一个状态估计值作为一条新航迹的初始状态，将该航迹标记为起始航迹.上述过程将不可避免地产生大量虚假起始航迹，以及重复航迹.多数虚假起始航迹在以后的跟踪过程中将直接消亡，少数航迹可能转变为确认航迹，然后逐渐消亡，重复航迹在此后的跟踪中可以通过航迹融合来进行消除.上述过程的计算复杂度与每个收发对的剩余观测量个数有关，为了降低系统处理时间，在航迹处理之前可以对每个收发对的观测量进行预处理，比如进行距离多普勒跟踪，以最大限度地减少每个收发对的杂波的个数.3.5 航迹状态转移如图2以及3.4节所示，剩余观量测用于产生起始航迹.单传感器航迹起始算法有很多，最典型的方法为m/n逻辑法，霍夫变换法等，其中m/n逻辑法最适合在工程中应用.m/n逻辑法确认一条航迹的准则是如果该航迹在连续n帧观测中被至少m帧的观测量更新，就将其标记为确认航迹，即如果则航迹起始成功，其中1为指示算子，即如果条件A成立，则1A= 1，否则为k时刻落入航迹τ波门内的单传感器的观测量集合.本小节我们在m/n逻辑法的基础上提出一种多传感器航迹起始算法，即m/n/v/p 算法，具体为：如果起始航迹τ，在连续n帧观测中被至少v个传感器的m帧观测量更新，则将其标记为试验航迹，如果被至少p个传感器的m帧观测量跟新，则将其标记为确认航迹，其中n＞m，p＞v，除此之外的其他情况，该航迹消亡.即如果则航迹τ转化为试验航迹，如果则航迹τ转化为确认航迹，其他情况航迹τ消亡.试验航迹在此后的跟踪过程中可能转化为确认航迹，也可能消亡，我们可以采用与起始航迹类似的状态转移规则，即如果试验航迹在连续n帧观测中，被至少p个传感器的m帧观测量更新，则将其转变为确认航迹，如果被至少 v个传感器的m 帧观测量更新，则仍然将其标记为试验航迹，继续考察，除此之外的其他情况该航迹消亡.确认航迹可能消亡也可能继续保持确认的状态，单传感器航迹消亡的判别方法有很多，最典型的判别规则为：如果确认航迹连续q帧没有被观测量更新，就宣告其消亡.文献［12］指出该方法在一定意义上与基于航迹分数的航迹消亡算法是等效的，这里我们提出多传感器航迹消亡算法，即，如果确认航迹在连续q帧的观测中，被少于s个传感器的t帧观测量更新时，就宣告其消亡，即如果则该航迹消亡. 本节我们首先通过仿真实验来验证本文算法的性能.我们采用三个调频广播电台和一个无源雷达接收机来探测目标.我们假设三个收发对具有相同的检测性能，即检测概率相同.调频广播电台和接收机的位置如图4所示.我们考虑4个目标，飞行轨迹如图4所示.其中目标2，目标3，以及目标4在整个监测过程中均存在，存在时间为100s，目标1在第20s飞入监测区域，第70s 离开.我们将双基地距离和的标准差设置为0.75km，多普勒频率的标准差设置为1Hz，将三个收发对的检测概率均设置为0.8，杂波密度从每帧5个杂波逐渐增长到每帧200个杂波，对跟踪过程中的平均虚假航迹数目进行统计.航迹处理之前首先对观测量进行预处理，即进行距离多普勒跟踪.对于每一个杂波密度我们均进行100次蒙特卡洛仿真，其结果如图5所示.由图5可知，由于我们在航迹处理之前，首先对观测量进行预处理，因此虚假航迹的个数受杂波密度的影响很小.在整个过程中虚假航迹的数目整体很少.接下来我们将杂波密度设置为每帧50个杂波，检测概率从0.4逐渐增大到0.99，其他条件不变，我们对目标1的确认概率进行统计，对于每一个检测概率，均进行100次蒙塔卡罗仿真，其结果如图6所示.由图6可知，在本文所示的仿真条件下，随着检测概率的提高，目标1的确认概率逐渐提高，当检测概率达到0.8以上时，目标1的确认概率达到95%以上.目标检测概率很低的情况下，为了提高真实航迹确认概率，我们可以适当地放宽航迹起始以及航迹确认的条件，此时虚假航迹的数目将提高，然而虚假航迹在此后的跟踪过程中将逐渐消亡.下面我们将本文提出的算法用于实际环境中，发射站与接收站的相对位置仍然如图4所示，图4表示了我国西北地区三个调频广播电台的真实分布，我们对飞经监测区域的目标进行监测，并与ADS-B的结果进行比对，如图7所示.由图7可知，采用本文算法正确地得到了真实目标航迹，并与ADS-B的结果基本吻合.本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法，将航迹划分为四种状态，起始航迹，试验航迹，确认航迹，以及消亡航迹，详细介绍了每种航迹的处理方式并且设计了航迹状态转移规则.对于起始航迹本文采用最近邻数据关联方法进行处理，本文推导了顺序多传感器最近邻数据关联方法，对于试验航迹与确认航迹本文采用顺序联合概率数据关联方法进行处理，顺序处理方法大大减小了算法的计算量.最后我们通过仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性.吕小永男，1988年6月出生，河南洛阳人，西安电子科技大学在读博士生，从事外辐射源雷达目标检测与跟踪方面的有关研究.E-mail：*******************王俊男，1969年8月出生，西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授，博士生导师.主要研究方向：无源探测、定位及跟踪、自适应信号处理、无源雷达成像、高速信号处理技术.E-mail：******************.cn乔家辉男，1989年3月出生，西安电子科技大学研究生，从事外辐射源雷达信号处理与目标跟踪方面的有关研究.E-mail：*******************【相关文献】［1］Griffiths H D，Baker C J.Passive coherent location radar systems，Part 1：performance prediction［J］.IET Radar，Sonar and Navigation，2005，152（3）：153-159.［2］Colone F，Bongioanni C，Lombardo P.Multifrequency integration in FM radio-based passive bistatic radar，Part I：Target detection［J］.IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine，2013，28（4）：28-39.［3］Howland P E，Maksimiuk D，Reitsma G.FM radio based bistatic radar［J］.IET Radar，Sonar and Navigation，2005，152（3）：107-115.［4］Colone F，Bongioanni C，Lombardo P.Multifrequency integration in FM radio-based passive bistatic radar，Part II：Direction of arrival estimation［J］.IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine，2013，28（4）：40-47.［5］Malanowski M，Kulpa K.Two methods for target localization in multistatic passive radar［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2012，48（1）：572 -580.［6］Blackman S S.Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking［J］.IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine，2004，19（1）：5-18.［7］Roecker J A.A class of near optimal JPDA algorithms［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，1994，30（2）：504-510.［8］Oh S，Russell S，Sastry S.Markov chain Monte Carlo data association for multi-target tracking［J］.IEEE Transactions on Automatic Control，2009，54（3）：481-497. ［9］Sigalov D，Shimkin N.Cross entropy algorithms for data association in multi-target tracking［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2011，47（2）：1166-1185.［10］obias M，Lanterman A D.Probability hypothesis densitybased multi-target tracking with bistatic range and Doppler observations［J］.IET Radar，Sonar and Navigation，2005，152（3）：195-205.［11］O'Neil S D，Pao L Y.Multisensor fusion algorithms for tracking［A］.American Control Conference 1993［C］. Piscataway：IEEE，1993.859-863.［12］Blackman SS.Multiple-Target Tracking with Radar Applications［M］.Dedham，MA：Artech House，Inc，1986. 264-271.。

自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器

自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器魏立兴;孙合敏;吴卫华;罗沐阳;吴晓彪【摘要】针对高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)滤波器局限于固定出生位置且不能提供航迹信息的缺陷,为有效利用机载多普勒雷达的多普勒信息,提出了自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器.在预测步骤,该滤波器通过引入航迹标签提供航迹信息,并选取可能对应新生目标的量测,根据转换的位置量测和多普勒量测分别得到新生目标初始状态的位置分量和速度分量;在更新步骤,依次使用转换的位置量测和多普勒量测序贯更新目标状态.仿真结果表明,所提算法航迹起始性能良好,并且能够有效提供航迹信息.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2018(025)009【总页数】7页(P78-83,87)【关键词】多目标跟踪;随机有限集;航迹起始;航迹标签;高斯混合势平衡多目标多伯努利【作者】魏立兴;孙合敏;吴卫华;罗沐阳;吴晓彪【作者单位】空军预警学院,武汉 430019;空军预警学院,武汉 430019;空军预警学院,武汉 430019;空军预警学院,武汉 430019;空军预警学院,武汉 430019【正文语种】中文【中图分类】V271.4;TN9530 引言传统的基于数据关联的多目标跟踪(Multi-Target Tracking,MTT)算法，因数据关联固有的组合爆炸，存在计算量大的问题。

基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的MTT算法避免了数据关联，近年来受到国内外跟踪领域的广泛关注。

但是，当前基于RFS的MTT算法实现条件过于理想，通常假设新生目标在先验设置的固定位置进行航迹起始。

若新生目标出现在目标出生强度未覆盖的范围，那么概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)和势化概率假设密度(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)滤波器就无法正确起始航迹。

数据融合

1 数据融合定义1.1 数据融合的定义数据融合是面对不同级别，不同层次的对数据的处理流程，它的功能主要表现在将来自相异数据源的信息自动地做预处理，关联，预测更新和整合等相关处理。

为了正规化管理数据融合中的专属词汇，美国国家安全部专门成立了一个特别的行动组织团体进行这项工作，从而实现了对数据融合的研究目的，定义和它的相关功能的预研究目的。

随后数据融合的相关定义又被华尔兹和利纳斯进行了改进和补充。

简而言之，人类本身就好比是一个天然的数据融合系统，我们的鼻子，嘴巴，耳朵，四肢以及眼睛就好比是一个个传感器，它们将各自获取的“数据”先进行“预处理” ，也就是靠各自单一的感官去感觉，最后反馈给大脑这个中央处理器，大脑再对这些多源的“数据”进行处理，滤波和估计。

数据融合的定义基本上体现了数据融合的三个关键功能:(1) 由于每个层级表示信息处理的不同级别，因此数据融合是在若干个层级上对空间分布的信息源进行操作的;(2) 数据融合的本质其实就是对锁定的目标进行观测，追踪，状态预测和整合;(3) 在数据融合操作完毕后会得到的高关联正确率的状态估计以及实时的威胁判断，这些处理结果将成为用户有价值的先验知识，从而使决策者做出正确的操作。

由数据融合的定义也可以看出，数据融合的过程是依托不同的层次来逐步完成的，一般主要由四层来共同完成。

第一层主要是把各个传感器上获取的观测数据进行预处理，包括时间空间校对，坐标系变换等等; 第二层主要是评估低层上得到的数据信息的态势，包括对现阶段态势的判断和未来时间的态势预测; 第三层是面向整体态势的一种评估，其中有对总体态势的把握以及威胁级别的估计等等一系列。

第四层主要是制定相关的补充计划。

1.2 数据融合模型在不同的应用范围，数据融合有不同的理论模型。

在我们这个特定的数据融合系统中，通过用户在态势模拟服务器端自定义的起始点属性，传感器参数，配置信息来仿真传感器获取的局部航迹数据，并且保存在后台的理论航迹数据库中，然后分别传送到相应的终端节点，进行局部航迹的时间校对，空间校对等数据预处理过程，然后生成局部的态势信息。

组网雷达的半实物分时仿真方法

中图分类号；ＴＮ９７文献标识码：Ａ
Ｓｔｕｄｙ
ｏｎ
Ｈａｒｄｗａｒｅ—－ｉｎ・－ｔｈｅ—－ｌｏｏｐＴｉｍｅ。－ｓｈａｒｉｎｇ
ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＮｅｔｅｄＲａｄａｒ
ＺＨＡ０Ｙａｎ—ｌｉ，ＣＨＥＮ
Ｙｏｎｇ—ｇｕａｎｇ，ＷＡＮＧ
Ｌｉａｎ—ｄｏｎｇ，ＳＨＥＮＬｅｉ
（Ｕｎｉｔ６３８８０ｏｆＰＬＡ，Ｌｕｏｙａｎｇ４７１００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈａｒｄｗａｒｅ—ｉｎ—ｔｈｅ—ｌｏｏｐ（ＨＩＴＬ）ｔｉｍｅ—ｓｈａｒｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆａｄｏｐｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ
ａｒｅｏｎｅ
ａｒｅ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｓｏｌｖｅ
ｓｅｔ
ｏｆＨＩＴＬｒａｄａｒ
ｔｏ
ｓｉｍｕｌａｔｅｎｅｔｅｄｒａｄａｒ．ＴｗｏＨＩＴＬｔｉｍｅ—ｓｈａｒｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ｔｏ
ｔｈｅｒａｄａｒｓａｍｐｌｉｎｇｉｎｔｅｒｖａｌ．Ｆｉｒｓｔ，ａｎａｐｐｌｉｅｄＨＩＴＬｓｙｓｔｅｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｆｌｏｗｓｆｏｒｔｈｅ
ａｒｅ
ｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓ
ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ，ａｎｄｔｈｅｋｅｙｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓ－ｄａｔａｆｕｓｉｏｎ
Ｖ０１．３６．Ｎｏ．１２Ｄｅｅ，２０１１Ｆｉｒｅ
火力与指挥控制Ｃｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏＩ
第３６卷第１２期２０１１年１２月
文章编号：１００２—０６４０（２０１１）１２—０１１２—０４
组网雷达的半实物分时仿真方法
赵艳丽，陈永光，汪连栋，申

分布式航迹管理方法、系统及存储介质[发明专利]

专利名称：分布式航迹管理方法、系统及存储介质专利类型：发明专利
发明人：杨少磊,许志勇,田贺,芦畅
申请号：CN202111543545.3
申请日：20211216
公开号：CN114440897A
公开日：
20220506
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合的分布式航迹管理方法，包括基于摄像头数据，对历史航迹进行预测获得第一外推航迹；将多个摄像头目标依次与第一外推航迹进行第一关联；将新建的第一外推航迹、更新后的第一外推航迹和没有更新的第一外推航迹作为第二外推航迹，将多个雷达目标依次与第二外推航迹第二关联；根据各传感器状态标记，将外推航迹信息来源只有摄像头的外推航迹和外推航迹信息来源只有雷达的外推航迹进行第三关联，若第三关联成功则新建合并航迹，删除该新建合并航迹信息来源的外推航迹，并第三次更新各传感器状态标记。

本发明极大提高了输出的航迹的置信度，增强航迹感知准确性并增强了车辆自动驾驶的感知能力。

申请人：联创汽车电子有限公司
地址：201206 上海市浦东新区金吉路33弄4幢
国籍：CN
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目标跟踪系统中的滤波方法图文 (1)

第1章绪论
集中式结构下的融合算法较为简单，常见的有扩维融合和序贯融合两种方法。而分布式结构下，人们已经提出了多种融合算法。
凸组合航迹融合算法(Convex Combination track to track Fusion，CCF)[80]不考虑各传感器局部估计误差之间的相关性。当局部航迹都是传感器航迹并且不存在过程噪声，并且各传感器在初始时刻的估计误差也不相关时，简单凸组合算法是最优的。该算法只对各个局部传感器的估计及其协方差矩阵进行处理，需要传送到中心节点的信息量少，与其它航迹融合算法相比运算量小。
第3层——影响估计：战争各方的计划或者对其估计(或预测)的行为对态势影响的估计和预测，包括多个参战方行动计划的相互作用等。
第1章绪论
第4层——过程优化：自适应地获取和处理数据，以便支持战争目的。该处理涉及到计划和控制，不是估计。该层任务主要是根据各层结果进行判断，指定有利于我方的部署，并将任务分配给各种资源，最终达到目前态势和预测态势有利于我方的目的。
第1章绪论
信息融合领域的重要刊物包括《IEEE Transactions on Automatic Control》、《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》、《IEEE Transactions on Signal Processing》和Elsevier出版集团的《Automatica》等。信息融合国际会议(International Conference on Information Fusion)是该领域的学术盛会。
第1章绪论
1.2.3 状态估计技术在目标跟踪过程中，传感器测量信息不仅包含所需信号，

IDTTC算法在AEWR情报分析中的应用

感器Ａ的航迹和传感器Ｂ的航迹，第，点的在个状态估计及估计误差协方差，、分别代表传感器Ａ和传感器Ｂ的航迹号集合．
若，）（∈ ，）贝），ｚ）ｉ ∈ ，０（＝” 一１＋１ｍ，（））０＝ｏ；当ｍ（Ｌ（２门限），认为传力第时则感器Ａ的航迹ｉ传感器Ｂ的航迹，联，与关否则，
他几种航迹关联算法把前推误差或历史情况等因素加入到关 பைடு நூலகம்过程中来，机载预警雷达情报分为
改进了多传感器双门限航迹关联算法，用实测数据进行了验证．并结果表明，改进的双门限航迹关联（Ｔ将ＩＣ）ＤＴ算法应用于机载雷达情报分析，实现了航迹的自动关联，升了航迹关联处理的效率．提关键词：载预警雷达；门限航迹关联算法；迹关联；机双航情报分析
第２卷第６４期２１年１月００２
文章编号：１７ —６１０００ —４７０６３８９（１）６００ —３２
空军雷达学院学报ＪｕａｏＡｉＦｒｅａａＡｃｄｍｏｒｌｆ— ｏｃ — ｒａｅｎｒＲｄ
判为不关联．相关双门限航迹关联准则利用修正
些关联算法均是实时算法，时效性要求较高．对其
中加权和修正关联算法在密集目标环境下和分合

采用分段RTS的CPHD平滑算法

采用分段RTS的CPHD平滑算法陈金广;王星辉;马丽丽;张馨东;巩林明【摘要】针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度(CPHD)滤波器和RTS平滑器相结合,提出了RT S的势概率假设密度滤波平滑算法.考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RT S的势概率假设密度滤波平滑算法.对需要平滑的估计值进行分段;采用匈牙利算法进行航迹-估计关联;对关联后的估计值逐段进行RTS平滑.实验结果表明,与CPHD滤波结果相比,分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法能够更加精确地估计目标状态,并且可以有效避免直接应用RT S平滑造成的实时性欠佳问题.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)001【总页数】7页(P50-55,95)【关键词】目标跟踪;RTS平滑;势概率假设密度滤波;航迹-估计关联;信息融合【作者】陈金广;王星辉;马丽丽;张馨东;巩林明【作者单位】西安工程大学计算机科学学院陕西省服装设计智能化重点实验室,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院陕西省服装设计智能化重点实验室,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院陕西省服装设计智能化重点实验室,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院陕西省服装设计智能化重点实验室,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院陕西省服装设计智能化重点实验室,西安 710048;西安工程大学计算机科学学院新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心,西安 710048【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言Mahler提出的基于随机有限集（Random Finite Set，RFS）理论的概率假设密度（Probability Hypothesis Density，PHD）滤波方法[1]，通过传递多目标后验概率密度的一阶统计矩（PHD），来近似求解多目标跟踪问题，成为学术界研究的热点。

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传感器与微系统（ｒｎｄｃｒｎｃｏｙｔｅｈｏｇｓＴａｓｕｅｄＭｉｓｓｍＴｃｎｌｉ）ａｒｅｏｅ
２１００年第２９卷第１期
一
种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法
孙炜，吕辉。，白剑林 ’
ｒｃｎｉｕａｌａｕｅｄｔｐｅｄｓｑｅｉｌｐｐｏｃｉｕｓｄｏｈａｏｔｏｏｈｓｅｉｌａａｅｏｆｇｒｂｅｍｅｓｒｄａａｓｕｏ—ｅｕｎｔａａｒａｈｓｅｔｔｅｄｐｉｎｆｔｉｓｒａｄｔｍｅｇｎｇｒｉｐｏｅｓｎｏｎｙａｏｄｈｓｎｈｒｎｕｔｏｔｌｒｕｂｅｏｏｒｃｉｇｔｅｔｍｅ，ｕｈｓｆｔｅａｙｈｒｎｕｒｃｓｔｏｌｖｉｓｔｅａｙｃｏｏｓｄａａｔｉｔｏｌｆｃｒｅｔｎｈｉｅｂｔｔｅｕｅｏｈｓｎｃｏｏｓｄａａａｌｉｃｅｓｏｍｏｅｈａｔｅｖｒｌｓｎｏｓｓｅｔｌｎｒａｅｆｒｔｎｈｏｅａｌｅｓｒｙｔｍｄｔｒｔａａａｅ，ｍｕｌｉｓｎｓｒｙｔｍｉｏｅｔｅｒｃｎｇｔ— ｅｏｓｓｅｍｐｒｖｓｈｔａｋｉａｃｒｃｎｔｅｔｒｅ．ｄｓｍｕａｉｎｅｕｌｓｐｏｅｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｈｌｏｉｃｕａｙｏｈａｇｔＡｎｉｌｔｏｒｓｔｒｖｈｆｅｔｖｎｓｆｔｅａｇｒｔ．ｈｍＫｅｏｄｓ：ｔａｋｆｉｎ；ｐｏｅｏｎｔｕｔｎ；ａｙｃｒｎｕｓｓｑｎｔａｙｗｒｒｃｕｓｏｌｔｒｃｓｒｃｉｏｓｎｈｏｏ；ｅｕｅｉｌ
２ＥｕｐｎｓｂｉｍｅｔｏｉＦｒｅＢｉｎ００５Ｃｉａ．ｑｉｍｅｔｔｌｈｎｆｒｏｃ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ）ＥａｓＡｊ
ＡｂｓｒｔＡｉｄａｓｎｈｒｎｏｓｔａｋｆｓｏｒｂｌｍ，ｓｄ — ｏｉｔｂｓｄａｙｃｒｎｕｓｓｑｕｎｉｌｔａｅｔａｋｔａｃ：ｍｅｔａｙｃｏｕｒｃｕｉｎｐｏｅａｐｅｕｏｐｎ — ａｅｓｎｈｏｏｅｅｔａｒｃｒｃｆｓｏｌｏｉｈｉｓｐｅｅｅＴｈｓｕｄ — ｉｔｔａｋｉｏｍｅｙｒｃｓｒｃｉｆｐｒｉｌｅｔｍａｅｅｓｌｓ，ｈｕｕｉｎａｇｒｔｍｓｉｒｓｎｔｄ．ｅｐｅｏｐｏｎｒｃｓｆｒｄｂｅｏｎｔｕｔｏｎｏａｔａｓｉｔｄｒｕｔｔｓ
（．军工程大学导弹学院，陕西三原７３０１空１８０２空军装备研究院，京１０８）．北００５
摘
要：针对异步航迹融合问题，出了一种基于伪点迹异步序贯航迹融合算法，提伪点迹由局部估计结果
重构形成，从而无需对局部估计问的相关误差进行处理。同时，重构的异步伪量测数据情况采用序贯对处理方式，这种串行合并式数据处理过程，不但避免了对异步数据进行时间校正的麻烦，而利用了异步反数据增加了多传感器系统的总体数据率，提高了多传感器系统对目标的跟踪精度。并用仿真结果证明了该算法的有效性。关键词：航迹融合；点迹重构；异步；序贯
０
引言
构，航迹融合变为点迹融合。点迹重构方法通过重构伪量使
分布式融合的一个主要任务就是要确定参与融合的传感器对同一目标估计的相关性。尽管传感器之间的误差是独立的，由于目标的动态特性表现出来的公共过程噪声但
ｅｉｎｔｇｔｅｎｅｏｒｃｓｉｇｔｅｃｒｌｔｎｅｒｒｅｗｅｎｐｒａｅｔｔｎＡｔｔｅｓｍｅｔｌｍｉａｉｈｅｄｆｒｐｏｅｓｎｈｏｒａｉｒｏｔｅａｔｌｓｉｉ．ｈａｉ，ｓｎｈｏｏｓｎｅｏｂｉｍａｏｍｅａｙｃｒｎｕ
ＳＮＷｅ，Ｌ３ＨｕＡＩｉｎｌＵｉｔｉ，Ｂａ —ｉＪｎ
（．ｏｌｅｏｓｌ，ｉＦｒｅＵｉｅｓｙｏｎｉｅｒｇＳｎｕｎ７３０，ｈｎ；１ＣｌｇｆｅＭｉｉＡｒｏ８０ＣｉａｓｅｔＥｎ
中图分类号：Ｔ５．２Ｎ９７５文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）１０２－３００９８（０００－０４０
Ａｓｎｈｒｎｕｓｓｑｅｔａｒｃｕｉｎａｇｒｔｙｃ００ｅｕｎｉｌｔａｋｆｓｏｌｏｉｈｍｂａｅｎｐｏｅｏｓｒｃｉｎｓｄｏｌｔｒｃｎｔｕｔｏ