利用地理信息的广义对地跟踪研究

地理信息能够减少由于地面目标由于机动而带来的建模不确定性,因而有助于提高对地跟踪性能。通过利用地理信息自适应精简目标运动模型集,提出了一种广义对地跟踪框架,以避免模型间的过度竞争,减少了计算负荷。基于此框架,进一步给出了一种广义的地图调整方差法(EMTV),并给出了自适应模型集精简及模型参数设计的策略。仿真结果表明,EMTV算法与传统的卡尔曼滤波及地图调整方差法(MTV)相比,有较好的性能。

基于地面传感器的数据融合技术应用研究

研究了多传感器优化布设,提出了几种典型拓扑结构。比较了Bayes方法和Dempster-Shafer证据理论,采用证据理论对目标进行身份识别。研究了地面运动目标融合算法、模型,能够对各种传感器的报警数据进行处理,得到目标的属性信息和运动轨迹。进行了低空飞行目标航迹融合研究,对传感器上报的低空目标方位角数据进行综合处理,得到目标航迹信息。实际运行结果表明,这些算法是有效的。

多目标航迹算法研究

充分利用由传感器获得的目标的位置数据流,确定目标点信息的数学模型,提出了两种进行目标航迹判断的算法。