[發明專利]用于多預警機目標跟蹤系統的LMB密度融合方法及裝置

有效

• 申請號: 202110852130.8
• 申請日: 2021-07-27
• 公開（公告）號: CN113296089B
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 吳衛華;鄭茂;黃偉平;孫合敏
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍空軍預警學院
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66;G01S7/02
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 秦曼妮

1.一種用于多預警機目標跟蹤系統的LMB密度融合方法，該系統包括由多個傳感器節點組成的傳感器網絡，每個節點均配備有預警機雷達，且每個節點的預警機雷達運行一個多目標跟蹤器，其特征在于，該方法包括以下步驟：

1）迭代初始化；

2）將每個節點與其相鄰節點執行序貫成對標簽多伯努利LMB關聯，先進行粗關聯再進行精關聯，粗關聯用于篩選出本地傳感器中與遠程傳感器不關聯的獨有分量以及遠程傳感器中與本地傳感器不關聯的獨有分量，精關聯用于篩選出本地傳感器與遠程傳感器相關聯的公共分量并確定關聯關系；

3）根據粗關聯和精關聯的結果對每個節點與其相鄰節點進行序貫成對標簽多伯努利LMB融合，包括：對于相關聯的公共分量，采用一致性融合處理；對于不關聯的獨有分量，判斷其是否落入另一個傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ中，如果它在另一個傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ之外，則不參與隨后的關聯融合，如果它在另一個傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ之內，則直接添加到融合結果中；

4）根據步驟2）和步驟3）對每個節點及其相鄰節點進行逐對序貫融合后，保存最終融合結果，作為下一次迭代的輸入；

5）當所有的節點和它們的相鄰節點被序貫成對融合后，迭代的次數增1，進入下一輪迭代。

2.如權利要求1所述的用于多預警機目標跟蹤系統的LMB密度融合方法，其特征在于，該系統的每個節點運行標簽隨機有限集濾波器，其輸出是高斯混合形式，所述粗關聯的具體過程如下：

本地傳感器中標簽伯努利分量LBC標簽和遠程傳感器中標簽伯努利分量LBC標簽的廣義標簽多伯努利GLMB分量的空間密度均為高斯混合形式，分別為：

其中，代表本地傳感器中標簽伯努利分量LBC標簽的廣義標簽多伯努利GLMB分量的空間密度，代表空間密度所需的高斯分量的總數，代表高斯混合的權重，代表均值和協方差為的正態分布，代表遠程傳感器中標簽伯努利分量LBC標簽的廣義標簽多伯努利GLMB分量的空間密度，代表空間密度所需的高斯分量的總數，代表高斯混合的權重，代表均值和協方差為的正態分布；

二者的權重最大的高斯分量的均值和協方差分別為和；

如果上述兩個均值之差服從卡方分布，即：

其中是門概率，是狀態向量的維數， ；

則對應于的標簽與對應于的標簽相關聯，否則，它們是不關聯的。

3.如權利要求2所述的用于多預警機目標跟蹤系統的LMB密度融合方法，其特征在于，所述精關聯的具體過程如下：

定義如下的二進制分配變量：

在計算關聯代價時，利用以下關聯度量：

標簽與標簽的關聯代價表示為，其為關聯度量 的負對數，即：

求解最優的分配變量{}，使得本地傳感器的每條航跡分配給遠程傳感器的某條航跡或虛擬航跡，以及遠程傳感器的每條航跡分配給本地傳感器的某條航跡到或虛擬航跡，即求解以下二維分配問題：

式中：和分別是傳感器和傳感器的標簽多伯努利LMB密度的標簽集；

然后，通過找到最佳的分配來實現兩個標簽集和之間的精關聯。

4.如權利要求1所述的用于多預警機目標跟蹤系統的LMB密度融合方法，其特征在于，所述對于相關聯的公共分量，采用一致性融合處理，具體包括：

對于本地傳感器與遠程傳感器相關聯的標簽多伯努利LMB密度，融合的空間密度執行GCI融合；

根據相關聯的標簽多伯努利LMB密度是否落入另一個傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ來處理融合的存在概率EP，具體如下：如果本地標簽伯努利分量LBC落入遠程傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ，而遠程標簽伯努利分量LBC未落入本地傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ，則融合標簽伯努利分量LBC的存在概率EP取本地標簽伯努利分量LBC的存在概率EP；相反，如果本地標簽伯努利分量LBC沒有落入遠程傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ，并且遠程標簽伯努利分量LBC落入本地傳感器的多普勒盲區DBZ或視場盲區VBZ，則融合標簽伯努利分量LBC的存在概率EP取遠程標簽伯努利分量LBC的存在概率EP。