[發明專利]利用目標運動狀態模型的同平臺多雷達航跡關聯判決方法

有效

• 申請號: 202010018348.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111190172B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 姚遠;閆龍;黃磊
• 申請（專利權）人: 中國船舶重工集團公司第七二四研究所
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72;G01S13/58;G01S13/87;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種利用目標運動狀態模型的同平臺多雷達航跡關聯判決方法，其中包括，根據目標的運動狀態建立用于描述目標運動活動的多模型集合，利用雷達對目標的測量信息完成對目標運動狀態的判別，并歸入集合中的某一個或幾個模型。根據該模型的設計參數完成多雷達航跡互聯方法的設計，包括假設統計量的建立，統計量的分布特性以及假設檢驗的門限計算等。

技術領域

本發明屬于多傳感器目標融合跟蹤技術。

背景技術

航跡關聯問題就是確定幾個不同傳感器的量測信息是否來自同一個目標或者事件。它在信息融合技術占有極其重要的地位，是提高多傳感器信息融合系統的預警能力和實現自動化信息處理的重要途徑和關鍵技術。

航跡關聯主要應用于分布式融合系統中，其處理過程是：每個傳感器根據自身的信息處理系統，對目標進行狀態估計，并按照一定的時間，把傳感器的所有航跡的狀態送給系統的信息處理，即融合中心，在信息融合中心經過坐標變換和時空對準，然后對各局部航跡進行關聯判斷，形成系統航跡。

航跡關聯是分布式多傳感器信息融合系統中的一個關鍵環節，有著潛在的實用價值和明確的應用前景。目前，國內外研究學者和專家對各種航跡關聯的理論和方法都有大量的研究。Singer和Kanyuch首先提出了加權航跡關聯算法。后來Bar-Shalom對該算法中的距離度量提出了修正，即修正航跡關聯算法。Kosaka等人研究了最近鄰域法。Bowman則運用極大似然估計描述了航跡關聯問題，Chang和Youens基于運籌學中的經典分配問題來解決多目標航跡關聯。國內信息融合領域的何友教授在上述前人提到的加權關聯法，修正關聯法、K-NN法的基礎上，提出了空間和時間聯合的思路，在基于似然比檢驗上引入了獨立序貫航跡關聯和相關序貫航跡關聯方法，并在基于雙門限信號檢測的基礎上提出獨立和統計雙門限法、MK-NN法，修正的K近鄰法以及多局部節點情況下的統計航跡關聯算法。以上方法從數學角度上講，均屬于統計方法。由于目標分布、傳感器測量誤差、目標運動模型及信息處理方法等因素的影響，要判別來自N部局部傳感器的航跡是否來自于一個目標是相當困難的。何友又將模糊模式識別的思想引入航跡關聯問題，并將影響航跡關聯結果的因素進行分類，由此產生了一系列模糊類航跡關聯算法。

發明內容

在目標運動狀態發生改變時和目標相對觀測位置產生徑向或者切向運動時雷達對目標距離、方位及仰角探測精度的差異的情況下，目標的運動參數通常無法滿足現有技術方案中所采用的統計方法對目標運動參數的假設。因此現有技術方案中所采用的統計方法，在目標運動狀態發生改變時和目標相對觀測位置產生徑向或者切向運動時雷達對目標距離、方位及仰角探測精度的差異的情況下，關聯性能較差。

本發明的目的在于提供一種利用目標運動狀態模型的同平臺多雷達航跡關聯判決方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：