提出一种基于信号特征信息的改进联合概率数据互联算法,该算法不仅利用目标状态空间信息同时利用了目标特征信息计算互联概率。在航迹交叉和近距离情况下,传统算法出现目标航迹丢失,而改进算法可正常工作。通过计算机仿真证明了改进算法的有效性。
关 键 词 数据融合; 无源跟踪; 数据关联; 多目标跟踪
随着战争环境的日益复杂,以雷达为代表的有源探测易被敌方设备侦察到,并受到干扰与攻击,无法完全满足现代战争的要求,迫切需要寻求新的空中探测手段。无源定位跟踪技术自身不发射电磁波,具有抗干扰与攻击的潜在优势,目前已逐步成为对空情报侦察、机载电子侦察的重要手段之一。文献[1]主要是对单目标定位跟踪进行理论研究,但在实际侦察环境中,多目标是常见的情况。因此,在无源条件下对多目标跟踪的理论研究是非常重要的。在多目标跟踪技术中,数据关联是指测量用于对哪一个目标航迹更新,它是最重要的问题之一[2]。常见的数据关联算法主要有联合概率数据互联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法、最近邻(Nearest-Neighbor,N-N)算法等。有源跟踪条件下,对目标定位跟踪精度较高,这些算法一般可正常工作。但是在无源跟踪条件下,对目标定位跟踪误差较大,如果直接采用有源跟踪的数据关联算法,会导致航迹丢失等问题出现。特别是在两目标距离较近或航迹小角度交叉时,会导致航迹丢失的情况更加严重。本文针对无源跟踪条件下的数据关联,提出基于一种辐射源信号特征信息的改进JPDA (Modified JPDA,MJPDA)算法。
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