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1、26傳感器與微系統(tǒng)(TransducerandMicrosystemTechnologies)2012年第31卷第4期基于DSmT的機(jī)載目標(biāo)斷續(xù)航跡關(guān)聯(lián)高嵐，江晶，藍(lán)江橋(1．空軍雷達(dá)學(xué)院研究生隊，湖北武漢430019；2．空軍雷達(dá)學(xué)院四系，湖北武漢430019；3．空軍雷達(dá)學(xué)院，湖北武漢430019)摘要：針對機(jī)載目標(biāo)跟蹤中常見的目標(biāo)航跡斷續(xù)問題，將多傳感器獲得的目標(biāo)屬性與狀態(tài)等多特征信息相結(jié)合，建立中斷前后各航跡段組合的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計量，以各特征關(guān)聯(lián)度為證據(jù)并基于DSm理論進(jìn)行合成，根據(jù)識別結(jié)果對同一目標(biāo)中斷前后的航跡段進(jìn)行關(guān)聯(lián)，提高航
2、跡連續(xù)性并降低戰(zhàn)場態(tài)勢復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明了該方法的有效性與可行性。關(guān)鍵詞：機(jī)載目標(biāo)跟蹤；航跡段關(guān)聯(lián)；多特征；證據(jù)合成；航跡連續(xù)性中圖分類號：TP274，TP391．9文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000--9787(2012)04--0026-04AssociationofairbornetargetbrokentracksbasedonDSmTGAOLan，JIANGJing，LANJiang—qiao。(1．GroupofGraduate，AFRA，Wuhan430019，China；2．DepartmentofEarly-warn
3、ing&the4thDepartment，AFRA，Wuhan430019，China；3．AirForceRadarAcademy，Wuhan430019，China)Abstract：Inairbornetargettracking，thetrackbreakagesareoftenhappened．Anewassociationstatisticofthetracksegments’combinationisconstructed，whichusingmulti—featureinformationincludingthetar
4、getattributeandstate．ThefollowingcombinationisbasedontheDezert—Smarandache(DSm)theorywhichtakesthefeatureassociationdegreeastheevidence．Accordingtotherecognitionresults，thetracksegmentsofthesametargetscanbeconnected．Thetrackcontinuityisimprovedandthecomplexityofthebattl
5、efieldsituationisreduced．Thesimulationresultsshowtheeffectivenessandfeasibilityofthismethod．Keywords：airbornetargettracking；tracksegmentsassociation；multi—feature；evidencecombination；track0引言續(xù)航跡關(guān)聯(lián)是提高目標(biāo)航跡連續(xù)性的有效途徑。機(jī)載平臺能夠搭載雷達(dá)、ESM等多種異類傳感器對目近年來，綜合利用目標(biāo)多特征信息提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性已標(biāo)進(jìn)行探測。其中雷達(dá)等
6、主動傳感器具有探測距離遠(yuǎn)、精經(jīng)受到廣泛關(guān)注。j。其關(guān)鍵問題在于如何度量各航跡配度較高，對目標(biāo)的運動狀態(tài)信息掌握全面等優(yōu)點，通常作為對的關(guān)聯(lián)度，不同的度量準(zhǔn)則對應(yīng)著多種關(guān)聯(lián)算法。主要主傳感器完成對目標(biāo)的跟蹤。然而其固有盲區(qū)、遮擋、雜波的算法有模糊關(guān)聯(lián)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)、灰關(guān)聯(lián)以及D—S以及虛警等原因容易造成目標(biāo)量測的斷續(xù)?，當(dāng)目標(biāo)再次關(guān)聯(lián)”等。其中基于D-S理論的關(guān)聯(lián)算法能夠處理多傳被檢測到后將重新進(jìn)行航跡起始，產(chǎn)生同一批目標(biāo)出現(xiàn)多感器多特征量測的不確定問題，且適用條件更加靈活等優(yōu)個批號并且短小航跡多等現(xiàn)象，即目標(biāo)航跡斷續(xù)。在目標(biāo)勢。然而其
7、實際應(yīng)用中存在對于沖突證據(jù)的合成效果差和密集情況下，該問題將變得更加嚴(yán)重，給機(jī)載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)潛在的計算量增大等問題。本文提出一種基于DSmT造成沉重負(fù)擔(dān)。因此，必須對中斷前后關(guān)于同一目標(biāo)的航的斷續(xù)航跡關(guān)聯(lián)算法，該法通過建立中斷前后航跡段配對跡進(jìn)行識別并合并，即進(jìn)行斷續(xù)航跡關(guān)聯(lián)。的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計量，利用機(jī)載雷達(dá)與ESM的多特征量測計算相然而目標(biāo)位置量測的不確定性及其可能進(jìn)行的機(jī)動使應(yīng)關(guān)聯(lián)度并將其作為證據(jù)進(jìn)行融合，最后通過設(shè)定閾值判得斷續(xù)條件下的關(guān)聯(lián)問題更加復(fù)雜。同時，ESM等機(jī)載被斷中斷前后的航跡段是否關(guān)聯(lián)。動傳感器能夠獲取目標(biāo)的方位和屬性等
8、多特征信息，并且1斷續(xù)航跡關(guān)聯(lián)問題抗雜波性能優(yōu)良J，然而當(dāng)目標(biāo)的輻射源發(fā)生變化或者不假設(shè)機(jī)載多傳感器(雷達(dá)、ESM等)對空中多目標(biāo)進(jìn)行可觀測時即無能為力。因此，機(jī)載雷達(dá)與ESM協(xié)同下的斷觀測，采用分布式結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，各節(jié)
