基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联

2016-09-07 03:15:38刘俊,刘瑜,2,何友,孙顺
系统工程与电子技术 2016年9期
关键词:关联区域

刘 俊, 刘 瑜,2, 何 友, 孙 顺

(1. 海军航空工程学院信息融合研究所, 山东 烟台 264001;

2. 北京航空航天大学电子信息工程学院, 北京 100191)



基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联

刘俊1, 刘瑜1,2, 何友1, 孙顺1

(1. 海军航空工程学院信息融合研究所, 山东 烟台 264001;

2. 北京航空航天大学电子信息工程学院, 北京 100191)

针对杂波环境下多传感器跟踪多目标的问题,提出了一种基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联算法(multi-sensor fuzzy data association method based on velocity and azimuth, VA-MSFDA)。该算法首先利用方位速度信息对确认区域内的有效量测作进一步筛选,剔除部分虚假量测,然后基于模糊聚类方法计算候选量测与观测区域内各目标互联的概率,应用顺序结构多传感器联合概率数据互联(multi-sensor joint probabilistic data association algorithm,MSJPDA)原理,依次处理各传感器中的目标测量数据,实现对多目标的跟踪。仿真结果表明,与顺序MSJPDA相比,VA-MSFDA在算法耗时、估计精度、收敛速度和量测正确关联率等方面优势明显,能够更好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。

集中式; 多目标跟踪; 多传感器; 数据互联

0 引 言

杂波环境下的数据互联问题一直以来都是多目标跟踪领域的难点问题[1-10]。目前解决多目标数据互联问题的方法主要分为两类:一类是基于随机有限集的方法直接跟踪目标;另一类是先数据关联后跟踪的方法。前者基于随机有限集直接处理多目标跟踪问题,可以避免对目标和量测进行关联,但在跟踪目标时需要计算复杂的集合积分,而集合积分往往难以求解[4, 11-13]。基于随机有限集可以较好地从理论上解决多目标跟踪问题,但是由于求解集合积分运算比较困难,因而该方法并未得到广泛的应用。……

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