基于分级聚类的雷达/ESM航迹抗差关联方法技术

本发明专利技术属于目标跟踪领域中的航迹关联技术，针对存在系统偏差的雷达/ESM航迹关联问题，提出了一种基于分级聚类分析的航迹抗差关联方法。考虑编队和系统偏差对航迹关联的影响，利用分层聚类方法对修正极坐标中的距离向量进行聚类，得到雷达和ESM之间的相对方位偏差估计期望，使用基于全局最优关联判决和假设检验的方法，得到雷达/ESM航迹抗差关联结果，有效提高了存在系统偏差情况下的雷达/ESM航迹关联正确率，适用于雷达和ESM之间的距离远小于传感器到目标的距离的情况。

【技术实现步骤摘要】
基于分级聚类的雷达/ESM航迹抗差关联方法
本专利技术属于目标跟踪领域中的航迹关联技术，针对存在系统偏差的雷达/ESM航迹关联问题，提出了一种基于分级聚类的航迹抗差关联方法。
技术介绍
无源传感器能够利用辐射源目标产生的直射波或反射的反射波和散射波信号信息，通过数据处理可实现对辐射源目标的定位和跟踪，具有探测距离远，隐蔽性好，目标识别能力强等优点。ESM是常用的无源传感器能够提供目标属性信息和方位角量测，具有探测距离远，隐蔽性好，目标识别能力强等优点，对于远距离预警、侦察具有重要的意义。但对于多目标场景，单个ESM的量测难以保证所有目标的可观测性，通常需要联合有源传感器(如雷达)系统，优势互补，为战场指挥提供更加完整清晰的战场态势，因此研究雷达/EMS的航迹关联方法十分必要。传统雷达/ESM航迹抗差关联方法对非中心参数估计精度有限，本专利技术旨在通过对修正极坐标系(ModifiedPolarCoordinate，MPC)下的距离向量进行分级聚类来估计雷达和ESM之间的相对方位角偏差，并基于全局最优分配和假设检验实现航迹抗差关联，适用于雷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于分级聚类的雷达/ESM航迹抗差关联算法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，将雷达和ESM对目标的状态估计结果转换到以ESM为原点的修正极坐标系下，分别表示为

【技术特征摘要】
1.基于分级聚类的雷达/ESM航迹抗差关联算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将雷达和ESM对目标的状态估计结果转换到以ESM为原点的修正极坐标系下，分别表示为和i,j＝1,2,…,N，N为目标数量；
步骤2，构造距离向量Uij；
步骤3，并使用分级聚类方法得到相对方位角偏差估计结果
步骤4，利用相对方位角偏差估计结果对统计量进行修正可得修正后的统计量为



其中和分别为雷达和ESM对目标的状态估计转换到以ESM为原点的修正极坐标系下的状态估计结果，Prj和Pej分别为对应的状态估计协方差矩阵，i,j＝1,2,…,N；
步骤5，使用基于全局最优关联判决的方法，得到初步的航迹关联结果后，再利用关联门限通过假设检验，得到最终的雷达/ESM航迹抗差关联结果。


2.如权利要求1所述的航迹抗差关联算法，其特征在于，步骤2中距离向量的构造方法为对应的协方差矩阵为PUij＝Pri+Pej，i,j＝1,2,…,N。


3.如权利要求1所述的航迹抗差关联方法，其特征在于，步骤3中使用分级聚类方法估计相对方位角偏差的具体方法为...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙顺，董凯，刘瑜，徐从安，郭晨，丁自然，谭大宁，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东;37