本发明专利技术公开了一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤：一、将所有候选量测—目标互联情况组合成为候选集合Zt,k，计算Zt,k的互联评分集合Λt,k；二、根据规则从候选集合Zt,k中选取可行的量测—目标互联划分，组织形成等效测量信息；三、根据等效测量信息，基于多假设处理逻辑，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结；四、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。本发明专利技术对目标的位置估计精度明显优于任一平台的精度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法
：本专利技术涉及数据融合领域，特别涉及多平台组网融合检测与跟踪技术，具体是指一种基于多机编队有源组网的弱目标检测与跟踪技术。
技术介绍
：当前，随着各国航空武器装备的不断改进、升级与推陈出新，战场探测环境充斥着各种干扰，航空武器呈隐形化、小型化的发展趋势(如B-2二代隐身机的雷达散射截面积RCS只有10-3m2)。在这一背景下，单一平台传感器已无法在复杂战场环境下实现对弱信号目标(如隐身飞机、低空目标、小型无人机等)的检测与跟踪，通常只能发现一些不连续的点迹，无法形成较为稳定、完整地航迹文件上报[1-2]。从而，对未来战场环境下态势的准确、有效感知提出了越来越严峻地挑战。由于隐身目标无法在全方向、全频段上都保持较好的隐身效果，电磁干扰技术难以在全空域、全频段起作用。因此，针对复杂环境下弱目标的检测与跟踪问题，通过多平台组网，大范围、多角度、多频段的观测目标，成为一种可行的处理思路，基于这一思路，美军目前研制有导弹防御系统、精确定位与打击系统等；而在算法理论实现方面，国内外学者则分别从低可观测目标跟踪算法设计与多平台融合滤波模型两方面开展研究工作。前者的研究主要是通过一体化考虑航迹检测与跟踪环节，通过时间积累，提升对低可观测目标的感知能力，比较有代表性的工作有：美国Connecticut大学Bar-Shalom等通过引入目标回波强度信息，结合极大似然估计理论，提出极大似然-概率数据关联方法(MaximumLikelihood-ProbabilityDataAssociation，ML-PDA)，并设计自适应滑窗工作方式，实现虚警率时变情况下目标的检测与跟踪处理[3-5]；美国学者Blackman等采用多假设检验方法(MultistageHypothesisTesting)将所有可能的目标轨迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删减或保留树，提取真实目标并完成虚警的删除[6,7]。后者研究主要是通过研究多平台观测的融合策略，提升对目标的有效跟踪精度，较有代表性的工作有：美国Bar-Shalom等将不同探测背景下的多平台融合跟踪问题(如多平台无源定位、不同分辨力雷达组网、目标分裂情况)转换为多维分配问题进行求解[8-10]；海军航空工程学院何友等采用基于数据压缩、顺序结构、并行结构三种方法实现多平台多目标的融合跟踪[11]。然而，总体而言，以上两方面的研究，前者目前主要基于单平台传感器开展低可观测目标跟踪算法模型的设计；而后者则通常假定目标具有较高的可观测概率，且主要针对航迹维持阶段，较少考虑复杂环境下低可观测目标在航迹形成与航迹终止中存在的问题；另外，当前这两方面的研究主要都是针对地面雷达组网融合问题。参考文献[1]HadzagicM.,MichalskaH.,LefebvreE.Track-Before-DetectMethodsinTrackingLow-ObservableTargets:ASurvey[J].Sensors&Transducers(S&Te-Digest),SpecialIssuse,2005,(8):374-380.[2]赵宗贵,熊朝华,王珂等.信息融合概率、方法与应用[M].北京:国防工业出版社,2012.[3]HallD.L.,LlinasJ.多传感器数据融合手册[M].北京：电子工业出版社,2008.[4]KirubarajanT.,Bar-ShalomY.Lowobservabletargetmotionanalysisusingamplitudeinformation[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,1996,32(4):1367-1384.[5]BlandingW.R.,WillettP.K.,Bar-ShalomY.Off-lineandreal-timemethodsforML-PDAtrackvalidation[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2007,55(5):1994-2006.[6]BlackmanS.S.Multiplehypothesistrackingformultipletargettracking[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,2004,19(1):5-18.[7]BlosteinS.D.,RichardsonH.S.Asequentialdetectionapproachtotargettracking[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,1994,30(1):197-212.[8]DebS.,YeddanapudiM.,PattipatiK.,etc.AngeneralizedS-Dassignmentalgorithmformultisensor-multitargetstateestimation[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,1997,33(2):523-537.[9]ChenH.M.,KirubarajanT.,Bar-ShalomY.TrackingofSpawningTargetswithMultipleFiniteResolutionSensors[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,2008,44(1):1-14.[10]ChungY.N.,ChouP.H.,YangM.R.Multiple-targettrackingwithcompetitiveHopfieldneuralnetworkbaseddataassociation[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,2007,43(3):1180-1188.[11]何友,王国宏,陆大鑫等.多传感器信息融合及应用(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2007.
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的专利技术目的在于提供一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，通过融合处理多平台组网协同探测获取的冗余/虚假/冲突/不同置信度的信息，提取目标的航迹与运动参数，实现对隐身目标等低可观测目标的检测与跟踪。本专利技术的专利技术目的通过以下技术方案来实现：一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤：第一步、将所有候选量测—目标互联情况组合成为候选集合Zt,k，计算候选集合Zt,k的互联评分集合Λt,k；第二步、根据规则从候选集合Zt,k中选取可行的量测—目标互联划分，组织形成等效测量信息；第三步、根据等效测量信息，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结；第四步、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。依据本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤： 第一步、将所有候选量测—目标互联情况组合成为候选集合Zt,k，计算候选集合Zt,k的互联评分集合Λt,k； 第二步、根据规则从候选集合Zt,k中选取可行的量测—目标互联划分，组织形成等效测量信息； 第三步、根据等效测量信息，基于多假设处理逻辑，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结； 第四步、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。
【技术特征摘要】
1.一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤：第一步、将所有候选量测—目标互联情况组合成为候选集合Zt,k，计算候选集合Zt,k的互联评分集合Λt,k；第二步、根据规则从候选集合Zt,k中选取可行的量测—目标互联划分，组织形成等效测量信息；第三步、根据等效测量信息，基于多假设处理逻辑，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结；第四步、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数；其特征在于第二步中的规则设定为：a)每个平台传感器的量测都属于一个目标或虚警；b)每个平台传感器的量测只属于一个目标；等效测量具体实现步骤为：(2.1)初始化互联集合Θk，即令Θk＝φ；(2.2)从当前互联评分集合Λt,k中选出评分最高的元素Λmax,k＝max{Λt,k}，并将Λmax,k从Λt,k中删除，找出与Λmax,k对应的量测—目标互联情况Zmax,k，将Zmax,k加入互联集合Θk中；(2.3)从当前互联评分集合Λt,k中选出评分最高的元素Λtemp,k，找出Λtemp,k所对应的量测—目标互联情况Ztemp,k；(2.4)将Ztemp,k与Θk中的元素进行比较，判断是否满足规则b)，若满足，则将Ztemp,k加入互联集合Θk中；再判断是否满足规则a)，若满足，则转至(2.5)，反之，转至(2.2)；(2.5)互联集合Θk即为求解出的可行量测—目标互联划分，通过量测组合形成一系列等效测量。2.根据权利要求1所述的一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，其特征在于所述候选集合Zt,k为：其中为根据k时刻S架编队飞机平台获得的量测，并形成候选量测—目标互联情况，表示机载平台s的第is个测量，ms表示平台s在时刻k的量测数，表示目标漏检；所述互联评分集合Λt,k采用以下计算方法：(1.1)计算候选集合Zt,k中各候选量测—目标互联情况的评分：其中，表示情况下的测量组合结果，表示平台s的检测概率，ψs表示机载平台监视区域的大小，表示机载平台s当前的位置，由机载惯导获得，h(·)表示机载平台传感器的测量模型，u(is)为指标函数：(1.2)形成对应侯选集合Zt,k的互联评分集合：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄大羽，
申请(专利权)人：中国航空无线电电子研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31
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