吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (4): 1311-1317.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201504041

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基于质心参照拓扑的灰色航迹抗差关联算法

董凯, 刘瑜, 王海鹏   

  1. 海军航空工程学院 信息融合研究所, 山东 烟台 264001
  • 收稿日期:2013-09-26 出版日期:2015-07-01 发布日期:2015-07-01
  • 作者简介:董凯(1986-),男,博士研究生.研究方向:多源信息融合.E-mail:188dongkai@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金重点项目(61032001); 山东省自然科学基金项目(ZR2012FQ004)

Grey track anti-bias association algorithm based on centroid topology of reference

DONG Kai, LIU Yu, WANG Hai-peng   

  1. Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China
  • Received:2013-09-26 Online:2015-07-01 Published:2015-07-01

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摘要： 针对传感器系统误差影响下利用目标拓扑信息的航迹关联算法性能受参照目标状态估计精度制约的问题,提出了一种基于质心参照拓扑的灰色航迹抗差关联算法。该算法以传感器共同观测目标的融合质心位置和航向为参照,建立目标拓扑描述向量,然后采用序贯修正的灰色关联分析方法计算各传感器航迹间的灰关联度,最后以灰关联度为检验统计量进行全局最优的航迹抗差关联判决。仿真结果表明,在随机交叉目标和密集平行编队环境下,该算法的性能和稳健性明显优于传统方法。

关键词: 通信技术, 航迹关联, 系统误差, 参照拓扑, 灰关联度, 抗差关联

Abstract: The performance of tracking association algorithm using target topology information is influenced by the estimation accuracy of the reference target state because of sensor bias. To solve such problem, a grey track anti-bias association algorithm based on centroid topology of reference is proposed. First, the algorithm takes the position and course of the sensor commonly observed targets' fusion centroid as the reference, and constructs the target topological vector. Then, the subsequential modified grey association analysis algorithm is used to calculate the grey association degree of the sensors. Finally, the global optimal track anti-bias association is carried out using the grey association degree as test statistical vector. Simulation results show that the performance and robustness of the proposed algorithm are better than the traditional algorithm apparently in random cross targets and dense parallel formation environment.

Key words: communication, track association, system bias, topology of reference, grey association degree, anti-bias association

中图分类号: 

  • TN957
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