导读:本文包含了航迹关联与融合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多源信息融合,熵权法,降维,航迹关联
航迹关联与融合论文文献综述
王通[1]（2017）在《基于多信息加权融合的降维航迹关联算法》一文中研究指出针对分布式3个传感器多目标的航迹相关算法如果直接计算时间和花费都比较高这一问题,提出降维航迹关联算法。该算法先利用2个传感器的目标位置估计点构造航迹相关代价矩阵,求出最优解,再利用这个最优解与第3个传感器的目标位置估计点构建航迹相关代价矩阵,进一步得到叁维航迹相关配对。针对单信息系统不稳定这一问题,提出了融合多个特征信息的加权算法。该算法利用熵权法赋予各种不同信息的权重进行加权融合,转化为单信息问题。仿真结果说明本文所给出的新算法不仅减小了目标跟踪误差而且其时间花费较少,因此,新算法是可行的。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2017年02期）
李刚,董建国,鱼佳欣[2]（2015）在《分布式多传感器关联航迹的数据融合与处理》一文中研究指出对多传感器关联航迹的数据融合是多传感器数据融合技术的重要方面。首先对各观测传感器的观测数据进行目标航迹提取,采用一种基于曲线拟合的时间对准算法对不同观测站数据进行时间配准,在分析观测站相关数据精度的基础之上,采用极大似然的航迹融合模型对于关联航迹进行数据融合分析。研究表明,关联航迹的数据能够较好的融合。(本文来源于《微处理机》期刊2015年03期）
王德章,高火涛,马文楠,曹婷[3]（2015）在《基于关联假设树的OTHR多径航迹融合算法》一文中研究指出天波超视距雷达利用电离层传播高频信号来探测超远距离的目标,针对电离层的分层结构使得信号在目标与雷达之间的传播存在多种模式,导致单个目标在雷达坐标下对应多条航迹,以及目标跟踪过程中可能存在某种传播模式对应的航迹发生缺失或冗余的现象,文中提出了一种改进的多径航迹融合算法。在目标真实航迹数目未知的情况下,通过建立航迹-路径关联假设树,对各假设树的每一条路径进行评估,得到关联概率并进行加权,最终获得目标地理坐标下的真实航迹。在传播模式完整和非正常状态下进行了仿真分析,证实了该算法具有较强的适用性,在复杂跟踪环境下仍可以获得较好的融合效果,与多假设航迹融合算法相比,该算法具有更好的融合效果。(本文来源于《现代雷达》期刊2015年04期）
董凯,王海鹏,刘瑜[4]（2015）在《基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法》一文中研究指出空间邻近目标跟踪过程中存在航迹交错现象,传统的航迹关联与融合算法可靠性大大降低。提出基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合跟踪算法:首先,采用滑窗式全局最优关联方法利用多帧航迹数据确认航迹关联对,并建立系统航迹;然后,根据确认关联航迹的实时关联状态检测航迹交错;最后,根据航迹衰减残差识别运动状态,自适应选择融合量测或者融合状态估计完成系统航迹的状态更新。仿真结果表明,算法能够提高融合航迹精度,实现稳健航迹关联与融合。(本文来源于《电光与控制》期刊2015年01期）
纪永刚,张杰,王祎鸣,于长军,黎明[5]（2014）在《双频率高频地波雷达船只目标点迹关联与融合处理》一文中研究指出单频率高频地波雷达海上目标探测会受到一阶海杂波和高频谐振区目标回波强度起伏的影响,引起目标漏检。利用实测船只探测实验数据,分析了双频地波雷达目标探测的特点,并重点分析了海杂波对目标探测的影响,指出双频雷达可以克服单一频率目标探测中漏检的缺陷,提高船只目标的检测率。通过分析双频地波雷达检测结果的不同分类及处理方式,给出了双频地波雷达目标点迹融合处理方法,讨论和分析了目标点迹关联中距离门、速度门和方位门等参数的选取原则及影响因素。最后利用实测同步的自动识别系统数据,评价了目标点迹融合的探测精度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年02期）
王泽阳[6]（2013）在《机载多传感器多目标航迹关联与融合技术研究》一文中研究指出多传感器多目标融合跟踪技术将数据融合技术运用于目标跟踪领域，解决了军事和民用中的诸多问题，具备广阔的应用前景和巨大的科研价值。其中，高密集度机动目标跟踪是该领域的一个重点和难点问题。本论文基于机载平台，探讨多传感器多目标融合跟踪领域的数据预处理、航迹跟踪、航迹关联和融合各项关键技术，最后从系统高度研究数据融合系统仿真平台。本论文的研究重点在于融合跟踪系统中的航迹关联与融合技术，提出了一些关于航迹关联与融合的有效新方法，设计并实现具有一定适应性和扩展性的数据融合系统仿真平台。本文的工作与创新点如下：（1）预处理与航迹滤波方法。首先，详细探讨野值剔除、数据配准等数据预处理技术；然后，介绍了局部节点目标跟踪技术，通过跟踪叁种典型航迹，比较了几种常用的自适应机动目标跟踪算法的性能。（2）传感器航迹关联问题。机载雷达与红外传感器相关问题，是多传感器数据融合中的一个重要课题。现有算法仅利用方位信息，采样极大似然准则进行航迹关联，不仅性能欠佳，而且算法不易收敛。本文基于统计和模糊数学理论，综合利用方位和俯仰信息，优化相关判别准则，给出一种机载雷达与红外传感器航迹关联算法，提高了航迹关联率。（3）航迹融合算法。如何确定最优加权因子是加权航迹融合算法中一个值得深入研究的问题。通过构造多模型航迹质量(Track Quality based on Multiple Model,TQMM)这个量值，给出一种带信息反馈的加权航迹融合算法，来解决多传感器对同一目标进行跟踪时权值的最优分配问题。系统引入反馈机制，利用多模型航迹质量确定权值，能够精确地更新权值，从而实时有效地进行目标跟踪。仿真结果表明，与经典的加权融合算法相比，基于TQMM的加权融合算法具有更好的跟踪性能，特别是在融合系统传感器观测精度相差较大的情况下，算法的跟踪效果更为突出。并且，随着传感器数目的增加，系统的跟踪精度逐步提高，不过当传感器增加到一定数目时，系统的融合精度并没有得到明显改善。（4）航迹融合算法。由于多传感器的采样速率各异、通信延迟以及目标时而离开传感器观测区域，观测数据的时间间隔随机变化，此类观测数据不同步问题大大降低了多传感器系统的跟踪精度。因此，研究多传感器异步融合比研究同步数据融合更具实际意义。通过建立观测数据时间间隔无规律变化情况下的异步航迹融合模型，并基于多模型航迹质量(TQMM)的概念，给出一种带信息反馈的分布式异步航迹融合算法，将TQMM用于权值分配，提高了异步融合系统的性能。实验结果表明，基于TQMM的异步融合算法的性能比现有经典异步融合算法更好，较好地解决了多传感器观测数据时间间隔随机变化场景下的异步航迹融合问题。（5）多传感器多目标融合跟踪系统仿真平台研究。首先，详细分析机载多传感器多目标融合跟踪系统的设计需求和数据来源。然后，基于用户需求和传感器特性，设计仿真平台总体框架和子模块，并在Borland C++Builder开发环境中实现系统。最后，输入传感器量测数据进行系统测试。测试结果表明，系统仿真平台满足设计需求，并且具有一定的适应性和扩展性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-06-06）
方浩[7]（2013）在《数据融合系统中航迹关联与融合算法研究》一文中研究指出本文以现代防空指挥自动化系统为背景，以多传感器情报组网为对象，研究了数据融合系统中航迹关联和航迹状态估计融合的问题。本文把航迹关联问题按关联思路划分为叁类，即两两关联、多维分配和目标分类。针对两两关联算法在运动目标出现交叉、分岔时，常出现错漏相关航迹，以及多维配分算法中计算量随着传感器和目标数量的增加呈指数增长的现象，本文提出一种基于目标分类思想的改进Kohonen神经网络航迹关联算法。该算法由聚类关联、目标状态估计、神经元优化、状态融合估计等模块组成。通过给每个神经元上加一个合适的阈值，有效避免了常规的Kohonen神经网络因初始权值选择不合适而容易造成坏死神经元的问题。进一步设计了自组织竞争神经网络学习规则，将多传感器在同一时刻的测量数据进行自组织聚类，从而实现测量数据的有效关联。最后，利用连续时间下的关联数据，实现运动目标航迹关联。通过对模拟真实飞行目标航迹关联的仿真实验，并与前两种思路算法纵向对比以及和常规Kohonen神经网络横向对比，验证了该算法的可行性和有效性。本文进一步分析了现有的航迹状态估计融合中存在的问题。首先，在以往解决航迹融合问题时，只从融合策略的性能的角度去考虑，而不会从提供数据信息的传感器自身可信任程度去考虑。然而，即便传感器的分辨率相同,如果所受干扰不同,则它提供的数据信息的可信度也会不同；尤其在杂波密度较大、目标测量数据较多的情况下,数据源的可信度直接影响到系统的可靠性和有效性。其次，在设计数据融合系统时，寻求性能最优的算法当然是必然的目标，但也要考虑计算机承受能力、运算量和系统的通信能力等诸多影响算法执行效果的因素。然而，一些优化效果好的算法通常都比较复杂且计算量大。基于以上两个方面的原因，面向工程实践要求简单实用的原则，提出解决航迹状态估计融合问题的加权数据融合算法。同时，鉴于权值的分配依赖于各传感器输出航迹的精度，本文进一步提出一种采用高可信度传感器，基于精度设置权重的改进加权数据融合算法。利用各传感器间隶属关系给出更精准的目标初始位置中心点，弥补了动态权值分配算法中由于个别孤立点的存在导致初始位置中心点的选择置信度不高的缺陷。通过模拟航迹状态估计融合，对比可信度求解前后的融合误差，得出可信度高的传感器。分别采用加权数据融合算法、权值动态分配算法、改进的权值动态分配算法对叁个目标航迹融合具体问题进行仿真研究，仿真结果验证了该算法的可靠性。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2013-01-28）
杨超,阚宗晖,徐莎莎,华祖耀[8]（2012）在《组网雷达模拟器数据融合中的航迹关联技术》一文中研究指出数据融合在国防军事上已经发展为一个十分活跃的热门研究领域,是现代作战指挥系统的关键技术之一。在组网雷达模拟器中,航迹关联技术是数据融合的重点。对整个关联的过程进行了分析,包括时间统一、坐标转换、航迹关联等,并对每个子过程的算法进行了详细描述,最后对航迹关联研究方向进行了展望。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2012年11期）
杜渐[9]（2012）在《面向目标丢失的航迹两次关联与融合研究》一文中研究指出在实际的海战场环境中，往往由于地理环境、敌方电磁干扰、电子静默等因素，出现的传感器信号中断、目标丢失，导致态势中航迹不连续的问题，融合中心并不总是能连续获得各态势元素信息，经过融合后呈现给指挥员的可能是非连续的态势，给指挥员的决策带来很大影响。这就需要一种适合在信号中断导致的航迹丢失情况下的航迹关联算法，来解决这一问题。本文首先介绍数据融合的概念、模型、发展状况，讨论目标航迹丢失的问题，然后通过对航迹关联和航迹融合概念和相关算法的研究，提出针对目标航迹丢失的航迹二次关联与融合的算法。该算法由第一次关联和第二次关联和融合的流程组成。其中第一次关联是一种改进的模糊关联算法，针对信号中断航迹丢失的情况，提出采用正反两次预测的方法来确定预测点，避免错误关联的问题，然后采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法，将中断前后的断点关联起来，形成连续的航迹。然后对这些连续但零散的航迹利用基于局部形态特征的关联算法进行第二次关联，考虑到航迹起伏变化，通过将航迹的起伏变化特征表示成形状特征向量的方法，来比较两条航迹的相似度，将关联成功的航迹融合起来，完成航迹关联与融合的过程。最后，本文对提出的算法进行相应的实验仿真，仿真结果表明在信号中断和航迹复杂多变的情况下，本文的算法具有一定的效果。但是在中断时间大于5个数据更新周期，且航迹出现多次接近和交叉的情况，本文算法具有局限性，应做进一步研究。(本文来源于《中国舰船研究院》期刊2012-04-01）
田雪怡[10]（2011）在《多传感器数据关联与航迹融合技术研究》一文中研究指出随着电子技术的飞速发展，信息融合技术在很多领域也得到了广泛的应用。由于单一传感器在系统的可靠性方面存在缺陷，所以多传感器融合结构逐渐受到研究人员的重视。多传感器信息融合实质上是为了产生比单个传感器更可靠的数据和更准确的信息而通过一定的算法合并来自多个传感器的信息。与此同时，多传感器信息融合技术的实现也可以扩展整个系统的时间及空间覆盖率，提高系统的可靠性和精度并且增加系统的信息利用率。本文针对信息融合技术中的各个环节部分，对多传感器数据的预处理技术、数据关联以及信息融合方法叁个重要部分进行了理论研究，基于传统的方法也提出了新的解决问题的方法，并且通过仿真实验验证了算法的有效性。数据预处理技术是整个信息融合的开始准备阶段，是信息融合的关键技术。其中包含的数据配准问题以及野值点的检验与剔除问题，这是预处理技术的核心环节。数据配准问题又可分为时间配准与空间配准两个方面，本文分别进行了研究，以解决多传感器在上报数据时产生的上报数据时间上不同步以及空间上目标坐标系不统一的问题。对数据中野值点的检验方法进行了研究，并在原有算法的基础上提出了在线新息检验的方法。通过对数据中野值点的判断与剔除，可以更充分有效地使用多传感器上报的数据。对于数据关联问题，本文对传统的最近邻方法、概率数据关联算法以及联合概率数据关联算法进行了理论研究，并通过仿真实验对单目标以及多目标的问题进行了研究，验证了算法的有效性。对于数据的分类问题，本文提出利用统计筛选的模式分类与主成分分析的方法将传感器的数据进行分类，通过实验也验证了算法的实用性和有效性。这对于融合结构中的数据关联和分类问题具有一定的参考价值。对于信息融合的方法，主要从量测融合与航迹融合的角度进行了研究。对于量测融合，介绍了扩维滤波、伪序贯滤波及复合量测滤波叁种最常用的方法，最后对去偏转换的卡尔曼滤波进行了详细分析，并通过仿真实验，从目标的速度、位置等方面验证了去偏转换的卡尔曼滤波在融合中的有效性。对于航迹融合，通过对简单凸组合航迹融合算法以及加权融合算法等常规算法的研究，提出了自适应的数字滤波算法，它从各个传感器对某一目标的具体数据出发，研究数据之间的相关性从而进行数据的融合过程，并通过仿真实验对比验证了此方法的有效性。根据融合过程中证据的不确定性，研究了D-S证据理论在信息融合中的应用。对于D-S证据理论的基本理论以及算法流程进行了理论研究。并且对证据高冲突的情况进行了分析，提出了一种改进的D-S证据理论的方法。并且通过实验数据说明这个方法在出现高冲突证据的情况时是可用的，可以解决并协调冲突证据之间的矛盾，可以继续根据D-S证据理论进行融合。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2011-12-01）
航迹关联与融合论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对多传感器关联航迹的数据融合是多传感器数据融合技术的重要方面。首先对各观测传感器的观测数据进行目标航迹提取,采用一种基于曲线拟合的时间对准算法对不同观测站数据进行时间配准,在分析观测站相关数据精度的基础之上,采用极大似然的航迹融合模型对于关联航迹进行数据融合分析。研究表明,关联航迹的数据能够较好的融合。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
航迹关联与融合论文参考文献
[1].王通.基于多信息加权融合的降维航迹关联算法[J].海军航空工程学院学报.2017
[2].李刚,董建国,鱼佳欣.分布式多传感器关联航迹的数据融合与处理[J].微处理机.2015
[3].王德章,高火涛,马文楠,曹婷.基于关联假设树的OTHR多径航迹融合算法[J].现代雷达.2015
[4].董凯,王海鹏,刘瑜.基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法[J].电光与控制.2015
[5].纪永刚,张杰,王祎鸣,于长军,黎明.双频率高频地波雷达船只目标点迹关联与融合处理[J].系统工程与电子技术.2014
[6].王泽阳.机载多传感器多目标航迹关联与融合技术研究[D].电子科技大学.2013
[7].方浩.数据融合系统中航迹关联与融合算法研究[D].沈阳工业大学.2013
[8].杨超,阚宗晖,徐莎莎,华祖耀.组网雷达模拟器数据融合中的航迹关联技术[J].火力与指挥控制.2012
[9].杜渐.面向目标丢失的航迹两次关联与融合研究[D].中国舰船研究院.2012
[10].田雪怡.多传感器数据关联与航迹融合技术研究[D].哈尔滨工程大学.2011