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一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，包含以下步驟：一、將所有候選量測—目標互聯情況組合成為候選集合Zt,k，計算Zt,k的互聯評分集合Λt,k；二、根據規則從候選集合Zt,k中選取可行的量測—目標互聯劃分，組織形成等效測量信息；三、根據等效測量信息，基于多假設處理邏輯，將所有可能的目標航跡以樹的形式組織起來，通過時間積累，刪除未通過檢驗的樹，實現虛警的剔除、目標信息的提取，以及航跡的起始、維持與終結；四、根據當前時刻航跡樹的特點，設計目標顯示邏輯，實現對目標數目的估計，并實時顯示出目標的航跡批號與相關的運動參數。本發明對目標的位置估計精度明顯優于任一平臺的精度。
【專利說明】—種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法
【技術領域】:
[0001]本發明涉及數據融合領域，特別涉及多平臺組網融合檢測與跟蹤技術，具體是指一種基于多機編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤技術。
【背景技術】:
[0002]當前，隨著各國航空武器裝備的不斷改進、升級與推陳出新，戰場探測環境充斥著各種干擾，航空武器呈隱形化、小型化的發展趨勢(如B-2 二代隱身機的雷達散射截面積RCS只有10_3m2)。在這一背景下，單一平臺傳感器已無法在復雜戰場環境下實現對弱信號目標(如隱身飛機、低空目標、小型無人機等)的檢測與跟蹤，通常只能發現一些不連續的點跡，無法形成較為穩定、完整地航跡文件上報[1_2]。從而，對未來戰場環境下態勢的準確、有效感知提出了越來越嚴峻地挑戰。
[0003]由于隱身目標無法在全方向、全頻段上都保持較好的隱身效果，電磁干擾技術難以在全空域、全頻段起作用。因此，針對復雜環境下弱目標的檢測與跟蹤問題，通過多平臺組網，大范圍、多角度、多頻段的觀測目標，成為一種可行的處理思路，基于這一思路，美軍目前研制有導彈防御系統、精確定位與打擊系統等；而在算法理論實現方面，國內外學者則分別從低可觀測目標跟蹤算法設計與多平臺融合濾波模型兩方面開展研究工作。前者的研究主要是通過一體化考慮航跡檢測與跟蹤環節，通過時間積累，提升對低可觀測目標的感知能力，比較有代表性的工作有:美國Connecticut大學Bar-Shalom等通過引入目標回波強度信息，結合極大似然估計理論，提出極大似然-概率數據關聯方法(MaximumLikelihood-Probability Data Association, ML-PDA),并設計自適應滑窗工作方式，實現虛警率時變情況下目標的檢測與跟蹤處理[3_5];美國學者Blackman等采用多假設檢驗方法(Multistage Hypothesis Testing)將所有可能的目標軌跡以樹的形式組織起來,通過時間積累，刪減或保留樹，提取真實目標并完成虛警的刪除&7]。后者研究主要是通過研究多平臺觀測的融合策略，提升對目標的有效跟蹤精度，較有代表性的工作有:美國Bar-Shalom等將不同探測背景下的多平臺融合跟蹤問題(如多平臺無源定位、不同分辨力雷達組網、目標分裂情況)轉換為多維分配問題進行求解;海軍航空工程學院何友等采用基于數據壓縮、順序結構、并行結構三種方法實現多平臺多目標的融合跟蹤[11]。
[0004]然而，總體而言，以上兩方面的研究，前者目前主要基于單平臺傳感器開展低可觀測目標跟蹤算法模型的設計；而后者則通常假定目標具有較高的可觀測概率，且主要針對航跡維持階段，較少考慮復雜環境下低可觀測目標在航跡形成與航跡終止中存在的問題；另外，當前這兩方面的研究主要都是針對地面雷達組網融合問題。
[0005]參考文獻
[0006][I]Hadzagic M., Michalska H., Lefebvre E.Track-Before-Detect Methodsin Tracking Low-Observable Targets: A Survey[J].Sensors&Transducers (S&Te-Digest), Special Issuse, 2005, (8):374-380.[0007][2]趙宗貴，熊朝華，王珂等.信息融合概率、方法與應用[M].北京:國防工業出版社,2012.[0008][3]Hall D.L.，Llinas J.多傳感器數據融合手冊[M].北京:電子工業出版社，2008.[0009][4]Kirubarajan T., Bar-Shalom Y.Low observable target motion analysisusing amplitude information[J].1EEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems, 1996，32(4):1367-1384.[0010][5] Blanding ff.R., Willett P.K., Bar-Shalom Y.0ff-line and real-timemethods for ML-PDA track validation [J].1EEE Transactions on Signal Processing, 2007，55(5): 1994-2006.[0011][6]Blackman S.S.Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking[J].1EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2004, 19 (I): 5-18.[0012][7]Blostein S.D., Richardson H.S.A sequential detection approach to targettracking[J].1EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1994,30(1):197-212.[0013][8]Deb S.,Yeddanapudi M.,Pattipati K., etc.An generalized S-D assignmentalgorithm for multisensor-multitarget state estimation[J].1EEE Transactions onAerospace and Electronic Systems, 1997, 33(2): 523-537.[0014][9] Chen H.M., Kirubarajan T., Bar-Shalom Y.Tracking of Spawning Targetswith Multiple Finite Resolution Sensors[J].1EEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems, 2008, 44(1): 1-14.[0015][10] Chung Y.N., Chou P.H., Yang M.R.Multiple-target tracking withcompetitive Hopfield neural network based data association [J].1EEE Transactions onAerospace and Electronic Systems, 2007, 43 (3): 1180-1188.[0016][11]何友，王國宏，陸大鑫等.多傳感器信息融合及應用(第二版)[M].北京:電子工業出版社，2007.
【發明內容】

[0017]針對現有技術的不足，本發明的發明目的在于提供一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，通過融合處理多平臺組網協同探測獲取的冗余/虛假/沖突/不同置信度的信息，提取目標的航跡與運動參數，實現對隱身目標等低可觀測目標的檢測與跟蹤。
[0018]本發明的發明目的通過以下技術方案來實現:
[0019]一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，包含以下步驟:
[0020]第一步、將所有候選量測一目標互聯情況組合成為候選集合Zt，k，計算候選集合Zt，k的互聯評分集合At，k;
[0021]第二步、根據規則從候選集合Zt，k中選取可行的量測一目標互聯劃分，組織形成等效測量信息；
[0022]第三步、根據等效測量信息，將所有可能的目標航跡以樹的形式組織起來，通過時間積累，刪除未通過檢驗的樹，實現虛警的剔除、目標信息的提取，以及航跡的起始、維持與終結；[0023]第四步、根據當前時刻航跡樹的特點，設計目標顯示邏輯，實現對目標數目的估計，并實時顯示出目標的航跡批號與相關的運動參數。
[0024]依據上述特征，所述候選集合Zt，k為:
【權利要求】
1.一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，包含以下步驟: 第一步、將所有候選量測一目標互聯情況組合成為候選集合Zt，k，計算候選集合zt，k的互聯評分集合At k; 第二步、根據規則從候選集合Zt，k中選取可行的量測一目標互聯劃分，組織形成等效測量信息; 第三步、根據等效測量信息，基于多假設處理邏輯，將所有可能的目標航跡以樹的形式組織起來，通過時間積累，刪除未通過檢驗的樹，實現虛警的剔除、目標信息的提取，以及航跡的起始、維持與終結； 第四步、根據當前時刻航跡樹的特點，設計目標顯示邏輯，實現對目標數目的估計，并實時顯示出目標的航跡批號與相關的運動參數。
2.根據權利要求1所述的一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，其特征在于所述候選集合Zt，k為:
3.根據權利要求1所述的一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，其特征在于第二步中的規則設定為: a)每個平臺傳感器的量測都屬于一個目標或虛警； b)每個平臺傳感器的量測只屬于一個目標； 等效測量具體實現步驟為: (2.1)初始化互聯集合?k，即令?k = Φ ;(2.2)從當前互聯評分集合At k中選出評分最高的元素Amax k = max{>t，k}，并將Afflax,k從Λ t，k中刪除，找出與Amax，k對應的量測一目標互聯情況Zmax，k，將Zmax，k加入互聯集合Ok中； (2.3)從當前互聯評分集合Atk中選出評分最高的元素Λ 一，k，找出Λ 一，k所對應的量測一目標互聯情況Ztemp，k; (2.4)將Ztaiftk與Ok中的元素進行比較，判斷是否滿足規則b)，若滿足，則將ZtMp，k加入互聯集合?k中；再判斷是否滿足規則a)，若滿足，則轉至(2.5)，反之，轉至(2.2)； (2.5)互聯集合Ok即為求解出的可行量測一目標互聯劃分，通過量測組合形成一系列等效測量。
4.根據權利要求1所述的一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，其特征在于第三步具體實現步驟為: (3.1)候選航跡分支:根據k-Ι時刻各航跡的狀態與誤差協方差陣，通過卡爾曼濾波或無味卡爾曼濾波，獲得各航跡的新息協方差陣Slri與殘差f，進一步得到k時刻量測與航跡預測位置的歸一化距離:
5.根據權利要求1所述的一種基于編隊有源組網的弱目標檢測與跟蹤方法，其特征在于第四步具體實現步驟為: (4.1)主要航跡表的生成:將所有候選航跡的全局概率之和最接近的整數/V作為主要航跡的數目 ，從當前所剩下的候選航跡中選出最能表現當前態勢的％奪最佳目標航跡，形成主要航跡表； (4.2)通用航跡表的生成與輸出:根據主要航跡表中的航跡文件形成或更新通用航跡，在建立通用航跡表的過程中，若一個通用航跡與一個家族樹關聯，且該家族樹在該時刻有主要航跡，則將這個主要航跡分配給該通用航跡，沒有分配出去的主要航跡作為新起始的通用航跡，而分配的主要航跡就用來代替原來通用航跡；將通用航跡表中的航跡輸出到顯示界面上，完成目標實時顯示。
【文檔編號】G01S13/66GK104021292SQ201410250979
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月6日 優先權日:2014年6月6日
【發明者】黃大羽 申請人:中國航空無線電電子研究所