[發明專利]系統誤差下基于誤差補償的群航跡精細關聯算法

有效

• 申請號: 201410267025.8
• 申請日: 2014-06-09
• 公開（公告）號: CN104050368B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 熊偉;王海鵬;劉瑜;齊林;董凱;潘新龍;郭強
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍航空工程學院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一、技術領域

本發明屬于多傳感器多目標信息融合技術領域，具體涉及群航跡識別、誤差估計和補償、群航跡關聯等問題，解決系統誤差下群內目標航跡精確關聯的問題。

二、背景技術

在現實環境中，經常因為不可控制或特定人為目的等因素，會在一個較小的空域分布范圍內構成一個復雜的目標群，如空間碎片的分裂、彈道導彈突防過程中伴隨的大量碎片及誘餌、導彈和飛機編隊等，這些目標空域分布范圍較小，運動特征差異不明顯，相對運動速度較低且特性接近。目標跟蹤領域將此類目標稱為群目標。近年來，隨著傳感器分辨率的提高，群目標跟蹤技術受到國內外學者的廣泛關注。

在一些實際應用中，與群的整體態勢相比，往往更關心群內個體目標的情況。例如，航天器在軌爆炸后所產生的空間碎片會形成一個群目標，這個群目標將會嚴重威脅太空安全，為消除太空安全隱患，必須精確掌握每一個碎片的運動軌跡，簡單跟蹤群整體已無法滿足工程實際需求；再如，當面對敵方編隊飛機突防時，為更好的進行戰術攔截和打擊，要求在探測系統只能部分分辨飛機編隊的條件下，盡可能精確的估計出編隊中飛機的個數及各架飛機的運動軌跡，以便為后續的作戰決策提供精確的信息支持。此時，為有效改善群內目標的精確跟蹤效果，工程上通常從測量系統層面，利用多套不同的設備、從不同測向獲取群目標測量數據，進行數據互聯和融合等處理；當組網傳感器存在系統誤差時，系統誤差下群內目標的航跡精細關聯成為必須要解決的問題。

然而，傳統的系統誤差下航跡關聯算法對群內目標航跡的復雜性估計不足，設計相對簡單，整體關聯效果十分有限。首先，群中各目標空間距離較小且行為模式相似；如采用系統誤差下的模糊航跡關聯算法，其模糊因素集中的航向、航速等因子已喪失對關聯判決的輔助作用，繼續采用會干擾正確的模糊評判，加大航跡錯誤關聯率；如采用基于復數域拓補描述的航跡對準關聯算法，其航跡粗關聯波門交叉嚴重，關聯信息矩陣的拆分易引起計算爆炸，難以滿足系統的實時性要求；如采用基于整體圖像匹配的航跡對準關聯算法，其估計旋轉和平移量的時間會延長，且當量測誤差較大時，其估計值可能發散，不能實現航跡的實時準確關聯。其次，各航跡前后時刻相似性很強，錯誤的航跡關聯在后續時刻會繼續存在，此時采用傳統的雙門限準則進行關聯對的確認，會增大錯誤航跡關聯率。

三、發明內容

1.要解決的技術問題

為有效實現多傳感器群目標的精細跟蹤和融合，抑制傳感器系統誤差對群航跡關聯造成的不利影響，基于群目標航跡的特點，結合系統誤差估計技術和航跡關聯技術，提出系統誤差下基于誤差補償的群航跡精細關聯算法。

本發明的核心技術是基于群中航跡個數、目標航跡的相對位置及航跡歷史等信息建立群航跡狀態識別模型，找出對群內目標分辨狀態一致的預關聯群，并基于其實現群航跡系統誤差估計和補償。

2.技術方案

本發明所述的系統誤差下基于誤差補償的群航跡精細關聯算法，包括以下技術流程：基于循環閾值模型的群識別、基于中心航跡的群航跡預關聯、群航跡狀態識別模型、群航跡系統誤差估計模型、誤差補償和群內航跡的精細關聯。

3.有益效果

(1)基于群整體進行預關聯，將系統誤差下群內目標航跡的精細關聯問題退化為傳統的系統誤差下航跡關聯問題；

(2)基于群航跡狀態識別模型搜索或建立分辨狀態一致的關聯群，使該算法能很好的適用于群目標部分可辨等復雜環境，為后端的系統誤差估計打好基礎；

(3)基于誤差估計模型，能快速、準確的估計出各傳感器的系統誤差；基于誤差確認模型，及時對是否需要繼續進行誤差估計進行正確判別，進一步提高整個算法的實時性。

四、附圖說明

圖1為系統誤差下基于誤差補償的群航跡精細關聯算法流程圖；

圖2為群識別循環閾值模型流程圖；

五、具體實施方式

假設k時刻傳感器A和傳感器B的航跡號集合為

U_A(k)＝{1，2，…，n_A}，U_B(k)＝{1，2，…，n_B}????(1)

其中，n_A、n_B分別為兩傳感器上報的航跡個數。

定義分別為k時刻融合中心坐標系下傳感器A對目標i、傳感器B對目標j的狀態更新值，且