[发明专利]用于机载航电系统的多源异类传感器目标航迹关联方法

说明书

技术领域

本发明涉及机载航电综合技术,尤其涉及机载多源异类传感器信息融合技术，主要提出了基于目标状态与特征信息的航迹关联方法，以解决目标密集、交叉情况下的多源异类信息源航迹关联问题。

背景技术

未来战争将由以平台为中心演变成以网络为中心，是海、陆、空、天、电一体化的网络战、信息战。在网络一体化作战环境中，电磁环境十分恶劣，诱饵干扰非常复杂，所以依靠单传感器已无法满足现代战争需求，必须综合利用机载多传感器信息（如雷达、红外、激光、电视摄像、敌我识别、电子支援措施、电子情报等多种有源、无源探测设备）以及机外陆海空天一体化多平台信息网络资源。这样，军事指挥员所需处理的信息种类非常复杂，信息的来源和形式多种多样，甚至面临着多源信息组合爆炸的难题，所以迫切需要信息融合技术对多种类型、多种形式的巨量信息进行相关、分析、加工、优化和推理，给出多平台多传感器信息的统一描述，形成精确统一的战场态势信息。

多源信息融合的关键在于数据关联。由于每个机载传感器往往是独立、异步工作的，不同平台上的传感器更是如此。在多目标环境下，数据关联的目的是将不同传感器针对同一目标的探测跟踪信息关联起来，利用信息的冗余和互补特性进行优化综合处理。在网络化作战环境中，只有通过一定的准则和算法把不同平台、不同传感器的数据进行有效的组织和关联起来，才能进行综合分析、优化合成和融合推理判决。因此，从我国新一代战机作战的军事需求出发，开展多源异类传感器目标信息关联技术的研究，具有相当重要的理论意义和国防应用价值。

国内外研究者在多源信息关联方面已开展了大量的研究，主要分为目标点迹-点迹的关联、点迹-航迹的关联、航迹与航迹的关联。

已有的研究成果中，用于目标点迹-点迹的关联以及目标点迹-航迹的关联算法有：全局最近领方法（NN）、联合概率数据互联（JPDA）方法和多假设检验法（MHT）等。JPDA比较适合于在均匀杂波或已知杂波分布的目标环境下解决目标回波与航迹的数据关联问题，不适合解决有一一对应关系的传感器航迹之间的相关处理。MHT法原本是用于点迹—点迹、点迹-航迹的关联，当把航迹看作点迹时，也可解决航迹与航迹的关联，但MHT法不仅考虑落于跟踪门内的所有回波，而且考虑跟踪过程中所建立的所有假设及其所产生的虚拟航迹，虽然互联准确性高，但须消耗系统大量的计算资源和存储资源，且由于MHT需要对历史进行追溯，不能根据当前假设结果实时输出，所以存在实时性问题，不便于工程实现。NN方法计算量小，便于工程实现，且即可用于点迹-点迹的关联、点迹-航迹的关联，也可用于航迹与航迹的关联。但在目标交叉飞行或杂波密集情况下，NN方法容易误跟或丢失目标，或造成误判。

已有的研究成果中，用于航迹-航迹关联的方法主要有加权航迹关联算法、序贯航迹关联算法、有限记忆和衰减记忆航迹关联算法、双门限航迹关联算法、全局最近领方法（NN）和K近领（K-NN）法等。

加权航迹关联算法主要根据二条航迹之间的统计距离是否落入一定门限来判决它们是否相关，相当于NN关联算法中的粗判决；序贯航迹关联算法是在加权航迹关联的基础上把航迹当前时刻的关联与历史联系起来、并赋予一定的关联质量管理和多义性处理，因而其相关正确概率得到了很大改善；有限记忆航迹关联算法则在序贯航迹关联算法的基础上加了滑窗，取最近的k次统计距离进行判断，衰减记忆航迹关联算法则在有限记忆航迹关联算法的基础上对每个时刻的统计距离乘上衰减因子，从而可去掉滑窗，减小不必要的计算量；双门限航迹关联算法则在序贯航迹关联算法的基础上又定义了航迹脱离质量，通过航迹关联质量和航迹脱离质量来控制关联检验的完成与终结，依次提高关联速度

上述几种算法都是由加权航迹关联算法发展而来的，在一定程度上提高了关联正确性，但带来了较大的关联延迟和关联判决的复杂性。NN算法是在加权航迹关联算法的基础上增加了最小统计距离判决，其关联准确性较加权航迹关联算法高，并具有计算量小、无关联延迟、便于工程实现的优点。但在某时刻二条最接近的航迹未必是同一目标，尤其是在目标密集或交叉飞行的情况下。K-NN算法是在序贯航迹关联算法的基础上增加了最小统计距离判决，较NN算法提高了关联准确性，但同时又增加了滑窗和计算量，并带来了较大的关联延迟。

另外，上述所有关联算法都没有考虑利用目标的特征信息，而事实上，许多传感器都可以提供目标在不同层次的特征信息或属性识别信息，并能提供相应的识别置信度，如果将目标的特征或属性信息用于航迹关联，则必然大大提高目标航迹关联的正确概率。

发明内容