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《国防科学技术大学》 2008年
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机动目标跟踪航迹生成的融合算法研究

李林  
【摘要】: 随着计算机技术、通信技术和微电子技术的发展,以及现代战争复杂性的日益提高,各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量出现,迫使人们要对多种传感器和不同的信息源进行更有效的集成,以提高数据处理的自动化程度。信息融合作为新近崛起的一个前沿性的、前景十分广阔的研究领域,广泛地应用于多传感器信息处理过程。它综合利用了多种类型传感器的不同特点,可以多方位全面获取目标不同的属性信息,提高C3I系统在时间上和空间上的覆盖范围,提高了情报信息的使用效率并增加了情报信息的可信度,改进了对目标的检测和识别能力,可对战场态势和敌方威胁做出实时评估。多传感器信息融合的实质是不确定信息的处理,融合算法则是实现不确定信息处理的数学方法。作为多传感器信息融合系统的研究热点之一,融合算法一直受到人们的重视,并且取得了许多成果。以复杂跟踪环境下的多雷达系统为应用背景,对机动目标跟踪条件下航迹生成中涉及的点迹关联算法、交互式多模型算法以及异步航迹融合算法进行了研究。 1、点迹关联算法 首先对单传感器条件下的点迹关联问题进行了研究,分别提出了基于量测分配的单传感器多目标数据关联(MSDA)算法和基于目标复用的单传感器多目标数据关联(TRDA)算法。再将MSDA算法和TRDA算法推广到多传感器条件下,分别提出了基于量测分配的多传感器多目标数据关联(MMSDA和S-MSDA)算法以及基于目标复用的多传感器多目标数据关联(MTRDA和S-TRDA)算法。最后,通过仿真分别对单传感器条件下的MSDA算法、TRDA算法和多传感器条件下的MMSDA算法、MTRDA算法的关联性能进行了比较。 2、交互式多模型算法 对交互式多模型(IMM)算法中滤波方程集合的优化问题进行了研究,提出了基于模型集合切换的多模型(MSIMM)算法。对IMM算法的初始数据计算和模型概率更新进行改进,分别提出了基于多时刻模型概率分布的多模型(MTMM)算法和基于模型概率优化的多模型(MRMM)算法。分别将MSDA算法和MMSDA算法与IMM算法结合来解决多目标条件下的机动目标跟踪问题,提出了单传感器多目标下的机动目标跟踪(IMM-MSDA)算法和多传感器多目标下的机动目标跟踪(IMM-MMSDA)算法。应用IMM算法来降低目标跟踪过程中闪烁噪声的影响,提出了闪烁噪声下基于模型集合切换的机动目标跟踪(MSGT)算法。 3、异步航迹融合算法 对机动目标跟踪过程中的异步航迹融合进行了研究,提出了基于最优加权的多模型异步航迹融合(MMASTF)算法。将异步航迹融合的思想应用于乱序数据处理过程,提出了基于异步航迹融合的乱序数据处理(ATFOOSM)算法。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TN953

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