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多目标无源跟踪数据融合算法研究

郭磊  
【摘要】: 被动雷达是电子对抗系统中重要的组成部分,已成为各国未来武器系统中重要的发展方向之一。由于目标辐射源信号和电磁波传播环境的复杂性,导致被动雷达的跟踪精度较低。若利用数据融合方法有效地融合被动雷达的不同信息,从而改善目标跟踪精度,同时提高被动雷达对多目标的分辨率。 本论文正是针对上述问题,以被动雷达数据融合算法为主要的研究对象,在深入分析影响目标跟踪的主要因素的基础上,对被动雷达数据关联、目标测量数据和目标状态融合算法作了创新性和探索性研究。本文的主要内容和创新如下: 1.深入分析了影响被动跟踪的主要因素。将PCRLB(Posterior Cramer-RaoLower Bound)理论应用于单目标被动跟踪情况中,给出了仅使用角度跟踪PCRLB的数学表达式,在表达式中考虑了过程噪声等因素。另外,这一结果被进一步推广,给出了多目标情况下的PCRLB数学表达式。最后,通过仿真直观得给出了各因素与跟踪精度下限的关系。 2.提出了被动跟踪条件下的联合概率数据关联(Join Probability DataAssociation JPDA)算法。利用被动雷达所提取的目标辐射源信号特性,对传统的JPDA算法进行了改进,提高了目标关联正确概率。在此基础上,提出了目标信号分类矩阵JPDA算法,并将该算法推广到多传感器多目标的JPDA算法中,提高被动雷达对多目标的分辨率。 3.研究了传统的测量数据融合算法,在此基础上提出了针对被动跟踪的通用测量数据融合算法。另外,结合文中提出的多目标数据关联算法,给出了多目标通用测量数据融合算法。并将此通用算法应用在三个不同的被动测量数据中,通过仿真试验与传统的测量融合算法进行比较,该算法能有效改善目标跟踪精度。 4.通过理论推导给出了基于协方差交叉状态融合的Kalman滤波算法。并将该算法与传统的状态融合算法进行了比较,新算法整体性能更优。另外,新算法与测量融合比较,在跟踪精度上接近,但计算量更小,通信量更少。同时,本文对影响算法的三个主要因素,即采样时间、系统是否反馈和传感器数量,进行了深入的分析。进一步,结合修正的K近邻域航迹关联算法,将该算法推广到多传感器多目标的情况,并给出了仿真试验证明其有效性。


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