阵群目标数据关联方法研究

论文摘要

在基于星载传感器的海洋监视应用中,受卫星重访周期的影响,传感器获取探测数据的时间间隔较长,在此期间海上目标的运动状态可能发生较大变化,所以很难对监视区域中的每个目标进行传统的状态建模和跟踪。将阵群目标作为研究对象,利用阵群目标的稳定特征对其进行关联和跟踪,是解决这一问题的有效途径,而阵群目标数据关联是解决问题的关键。本文首先研究了阵群目标数据关联的基本思路及相关模型,在此基础上深入研究了阵群目标数据关联的两个主要问题——目标编群问题和阵群目标数据关联问题。论文主要研究内容如下:1、建立了阵群目标数据关联的基本思路和相关模型。文中首先给出了阵群目标数据关联的基本思路,其包含两个主要问题——目标编群问题和阵群目标数据关联问题。其次,针对星载传感器重访周期较长的特点,分别提出了上述两个问题的解决思路;最后,重点阐述了在多假设编群条件下的阵群目标数据关联的数学模型。2、提出了一种多假设编群方法。文中将目标编群问题描述为多假设问题,在此基础上,提出了一种基于遗传算法的多假设编群方法。在编群假设的编码问题方面,提出了二维的编码方案;在编群假设的适应度值计算上,提出了基于模板匹配的适应度计算方法;在遗传算子的设计上,采用赌轮法、纵向多点交叉法、纵向随机变异法来分别实现选择、交叉、变异三种算子;并对初始种群、编群约束条件等进行了设定。通过仿真实验对该方法的收敛性和有效性进行了验证及分析。3、提出了一种基于编成及队形特征的阵群目标数据关联算法。首先,分别建立阵群目标的编成特征和队形特征的描述模型,并分别给出了相应的基本概率分配函数;其次,结合D-S证据理论,对这两种基本概率分配函数进行证据合成,建立综合的基本概率分配函数;最后,依据综合评价方法获取较优的编群假设组合,进而采用0-1整数规划模型实施阵群目标数据关联判决,得出关联结果。对比仿真实验表明,相对现有的阵群目标数据关联算法,该算法能够有效克服低数据率所带来的影响,保持较高的正确关联率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 阵群目标的有关定义
• 1.2.1 阵群目标
• 1.2.2 阵群目标数据关联
• 1.2.3 阵群目标的编成及队形特征
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 阵群目标跟踪模型
• 1.3.2 目标信息编群算法
• 1.3.3 阵群目标数据关联算法
• 1.4 论文的主要工作
• 第二章 阵群目标数据关联的处理框架
• 2.1 星载传感器信息获取的特点
• 2.2 阵群目标数据关联的基本思路
• 2.3 阵群目标数据关联的处理模型
• 2.3.1 阵群目标信息描述
• 2.3.2 多假设编群描述
• 2.3.3 基于多假设编群的阵群目标数据关联模型
• 2.4 本章小结
• 第三章 多假设编群方法
• 3.1 引言
• 3.2 遗传算法简介
• 3.3 基于遗传算法的多假设编群
• 3.3.1 编码
• 3.3.2 基于模板匹配的适应度计算方法
• 3.3.3 遗传算子的设计
• 3.3.4 其它条件的设定
• 3.4 仿真实验
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于编成及队形特征的阵群目标数据关联算法
• 4.1 引言
• 4.2 D-S 证据理论
• 4.3 基于编成及队形特征的阵群目标数据关联算法
• 4.3.1 基于编成特征关联的基本概率分配函数
• 4.3.2 基于队形特征关联的基本概率分配函数
• 4.3.3 证据合成及关联判决
• 4.4 仿真实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果