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《基于序貫修正灰關(guān)聯(lián)度的全局最優(yōu)航跡關(guān)聯(lián)算法.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第36卷第8期電子與信息學(xué)報(bào)V01．36No．82014年8月JournalofElectronics&InformationTechnologyAug．2014基于序貫修正灰關(guān)聯(lián)度的全局最優(yōu)航跡關(guān)聯(lián)算法董凱關(guān)欣王海鵬何友(海軍航空工程學(xué)院信息融合技術(shù)研究所煙臺(tái)2640011摘要：航跡關(guān)聯(lián)是分布式多傳感器航跡融合的前提。針對(duì)融合中心無(wú)法獲得目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差的情形，該文提出一種基于序貫修正灰關(guān)聯(lián)度的全局最優(yōu)航跡關(guān)聯(lián)算法。該算法取消數(shù)據(jù)列的區(qū)間值化，對(duì)數(shù)據(jù)列指標(biāo)絕對(duì)差進(jìn)行序貫積累，對(duì)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算式進(jìn)行可交換性修正，得到各傳感器航跡間的序貫修正灰
2、關(guān)聯(lián)度，以此關(guān)聯(lián)度為全局統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行全局最優(yōu)的航跡關(guān)聯(lián)判決。仿真結(jié)果表明，在密集平行編隊(duì)、隨機(jī)交叉目標(biāo)和存在非共同觀測(cè)目標(biāo)環(huán)境下，該算法的性能和穩(wěn)健性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。關(guān)鍵詞：雷達(dá)信號(hào)處理；航跡關(guān)聯(lián)；灰關(guān)聯(lián)度；非共同觀測(cè)；全局最優(yōu)中圖分類號(hào)：TN957．51文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009。5896(2014)08—1939—07D0I：10．3724／SP．J．1146．2013．01455GlobalOptimalTrackAssociationAlgorithmBasedonSequentialModifiedGreyAssociation
3、DegreeDongKaiGuanXinWangHai—pengHeYou(ResearchInstituteofInfo~mationFusion，NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，Yantai264001，China)Abstract：Trackassociationisapreconditionofthedistributedmulti—sensor’Strackfusion．Giventhefactthatthefusioncenterisnotabletogetthetargets
4、tatesestimationcovariance，aglobaloptimaltrackassociationalgorithmbasedonsequentialmodifiedgreyassociationdegreeisproposed．Thealgorithmcancelsthescopenormalization，sequentiallyaccumulatesdataarrayindexabsolutedifferenceandmodifiesthegreyassociationcoeficientformulationtoensur
5、eexchangeability，thusyieldingthesequentialmodifiedgreyassociationdegreebetweenthesensors’tracks．Thentheglobaloptimaltrackassociationisobtainedbymakingtheassociationdegreeastheglobalstatisticalvector．Thesimulationresultsshowthattheperformanceandrobustnessoftheproposedalgorith
6、misapparentlybetterthanthetraditionalalgorithmundertheconditionofdenseparallelformation，randomcrosstargetsandunsharedobservationinexistence．Keywords：Radarsignalprocessing；Trackassociation；Greyassociationdegree；Unsharedobservation；Globaloptimization1引言限制，無(wú)法傳輸【。這種情況下很多需要狀態(tài)估計(jì)協(xié)方
7、差的航跡關(guān)聯(lián)算法[3-61不再適用。工程上采用量分布式多傳感器融合系統(tǒng)是多傳感器融合系統(tǒng)測(cè)協(xié)方差近似替代狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差，可稱之為次優(yōu)中的一種典型結(jié)構(gòu)，具有成本低、抗毀性好的特點(diǎn)。加權(quán)法，關(guān)聯(lián)效果不可避免受到影響。此外，最近融合的前提是航跡關(guān)聯(lián)，其含義是判斷不同傳感器鄰域fNN)法[7】，K近鄰域法[]等也是實(shí)際中常用的方的兩條航跡是否代表同一個(gè)目標(biāo)的過(guò)程在傳統(tǒng)的法，但在目標(biāo)密集的場(chǎng)合性能難以滿足要求。分布式航跡關(guān)聯(lián)算法研究中，通常假定局部傳感器灰色系統(tǒng)理論中的灰色關(guān)聯(lián)分析方法的基本思向融合中心傳輸觀測(cè)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)及估計(jì)協(xié)方差。但是在實(shí)際工程應(yīng)
8、用中，融合中心常常無(wú)法獲想是根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的幾何形狀相似程度來(lái)判斷得狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差，一種情況是傳感器本身不產(chǎn)生分析系統(tǒng)中各因素問(wèn)的關(guān)聯(lián)程度，具有對(duì)樣
