為提高對空間密集群目標(biāo)跟蹤的精度,提出了基于全局最近鄰的群目標(biāo)關(guān)聯(lián)與跟蹤算法。通過對空間密集目標(biāo)進(jìn)行群分割,將群跟蹤問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)跟蹤問題,考慮到空間目標(biāo)具有運(yùn)動速度快的特性,基于"全局最優(yōu)"原則選取距離最近的群目標(biāo)和量測進(jìn)行優(yōu)先關(guān)聯(lián)與更新,避免關(guān)聯(lián)沖突和減少關(guān)聯(lián)錯誤,可有效解決關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性與跟蹤實時性之間的矛盾,同時提出航跡預(yù)測與軌跡預(yù)報相結(jié)合的方法,來解決跟蹤過程中的航跡斷續(xù)與融合問題。仿真實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性。 

【文章來源】：火力與指揮控制. 2020,45(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

基于全局最近鄰的空間群目標(biāo)跟蹤流程圖

最近鄰法跟蹤效果如圖3所示，文中方法跟蹤效果如圖4所示。由仿真結(jié)果可知，該段測量時間內(nèi)包含誘餌在內(nèi)的16個空間目標(biāo)被分為6個群，群跟蹤可以很大程度上減輕傳感器負(fù)擔(dān)并增加跟蹤的穩(wěn)定性。圖3、圖4之間對比可以看出，文中在最近鄰基礎(chǔ)上提出的改進(jìn)算法的跟蹤效果更加理想，可進(jìn)一步解決關(guān)聯(lián)錯誤，防止傳感器錯通道跟蹤，提高數(shù)據(jù)精度，為后續(xù)的目標(biāo)預(yù)報攔截打下良好的基矗設(shè)置中斷時間分別為5s和15s，即中斷5個和15個測量點(diǎn)，設(shè)置蒙特卡羅仿真次數(shù)為100。某群航跡中斷后對該群航跡分別進(jìn)行航跡預(yù)測與軌跡預(yù)報，圖5是航跡中斷15s過程中航跡外推和軌跡預(yù)測兩種方法下跟蹤航跡與真實航跡的誤差對比，可以看出軌跡預(yù)報相對于航跡預(yù)測可以大大提高預(yù)測段的跟蹤精度。新舊航跡融合的方法可以如下：航跡中斷后，將預(yù)測航跡、預(yù)報航跡與新起始航跡進(jìn)行時刻對準(zhǔn)，并選取新航跡起始后的多個觀測時刻（文中為前10個觀測時刻）的預(yù)測航跡、預(yù)報航跡以及新航跡數(shù)據(jù)作為航跡融合的判斷數(shù)據(jù)。據(jù)此表1給出中斷5s和15s兩種情況下分別進(jìn)行航跡外推和軌跡預(yù)報得到的預(yù)測值與新起始航跡濾波值的位置誤差對比。分析相同中斷時間條件下，軌跡預(yù)報得到新舊航跡間距比航跡預(yù)測得到的小得多，在相同的融合判斷條件下，新舊航跡更容易被融合為一條航跡，而且由中斷時間5s和15s對比可以看出隨著中斷時間的增長，軌跡預(yù)報的優(yōu)勢將更加明顯。綜上分析，在航跡中斷初期可以航跡預(yù)測為主，在航跡斷續(xù)時間較長情況下，應(yīng)該進(jìn)行軌跡預(yù)報代替航跡預(yù)測，這樣才能較好地實現(xiàn)航跡融合，提高數(shù)據(jù)精度。圖5中斷15s過程中兩種方法跟蹤誤差對比表1不同中斷時刻后兩種方法下的新舊航跡的RMSE（m）中斷5s航跡預(yù)測中斷5s軌跡預(yù)報中斷15s航跡預(yù)測中斷15s

（總第45-）大，其中最近鄰法跟蹤效果如圖3所示，文中方法跟蹤效果如圖4所示。由仿真結(jié)果可知，該段測量時間內(nèi)包含誘餌在內(nèi)的16個空間目標(biāo)被分為6個群，群跟蹤可以很大程度上減輕傳感器負(fù)擔(dān)并增加跟蹤的穩(wěn)定性。圖3、圖4之間對比可以看出，文中在最近鄰基礎(chǔ)上提出的改進(jìn)算法的跟蹤效果更加理想，可進(jìn)一步解決關(guān)聯(lián)錯誤，防止傳感器錯通道跟蹤，提高數(shù)據(jù)精度，為后續(xù)的目標(biāo)預(yù)報攔截打下良好的基矗設(shè)置中斷時間分別為5s和15s，即中斷5個和15個測量點(diǎn)，設(shè)置蒙特卡羅仿真次數(shù)為100。某群航跡中斷后對該群航跡分別進(jìn)行航跡預(yù)測與軌跡預(yù)報，圖5是航跡中斷15s過程中航跡外推和軌跡預(yù)測兩種方法下跟蹤航跡與真實航跡的誤差對比，可以看出軌跡預(yù)報相對于航跡預(yù)測可以大大提高預(yù)測段的跟蹤精度。新舊航跡融合的方法可以如下：航跡中斷后，將預(yù)測航跡、預(yù)報航跡與新起始航跡進(jìn)行時刻對準(zhǔn)，并選取新航跡起始后的多個觀測時刻（文中為前10個觀測時刻）的預(yù)測航跡、預(yù)報航跡以及新航跡數(shù)據(jù)作為航跡融合的判斷數(shù)據(jù)。據(jù)此表1給出中斷5s和15s兩種情況下分別進(jìn)行航跡外推和軌跡預(yù)報得到的預(yù)測值與新起始航跡濾波值的位置誤差對比。分析相同中斷時間條件下，軌跡預(yù)報得到新舊航跡間距比航跡預(yù)測得到的小得多，在相同的融合判斷條件下，新舊航跡更容易被融合為一條航跡，而且由中斷時間5s和15s對比可以看出隨著中斷時間的增長，軌跡預(yù)報的優(yōu)勢將更加明顯。綜上分析，在航跡中斷初期可以航跡預(yù)測為主，在航跡斷續(xù)時間較長情況下，應(yīng)該進(jìn)行軌跡預(yù)報代替航跡預(yù)測，這樣才能較好地實現(xiàn)航跡融合，提高數(shù)據(jù)精度。圖5中斷15s過程中兩種方法跟蹤誤差對比表1不同中斷時刻后兩種方法下的新舊航跡的RMSE（m）中斷5s航跡預(yù)測中斷5s軌跡預(yù)報中斷15

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]雷達(dá)群目標(biāo)跟蹤條件下的彈道預(yù)報方法[J]. 杜廣洋,鄭學(xué)合.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(12)
[2]具有形狀信息的多個群目標(biāo)跟蹤算法[J]. 王婷婷,何科峰,程然.  雷達(dá)科學(xué)與技術(shù). 2017(05)
[3]群目標(biāo)跟蹤自適應(yīng)IMM算法[J]. 汪云,胡國平,劉進(jìn)忙,周豪.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(10)
[4]彈道導(dǎo)彈被動段中斷航跡關(guān)聯(lián)方法[J]. 毛藝帆,張多林,王路.  裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報. 2016(02)
[5]彈道導(dǎo)彈群目標(biāo)跟蹤技術(shù)綜述[J]. 李昌璽,周焰,郭戈,張晨.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2015(03)
[6]一種改進(jìn)的群目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法[J]. 李振興,劉進(jìn)忙,李松,李延磊.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2014(10)
[7]基于先驗信息的多假設(shè)模型中斷航跡關(guān)聯(lián)算法[J]. 齊林,王海鵬,熊偉,董凱.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2015(04)
[8]基于貝葉斯框架的空間群目標(biāo)跟蹤技術(shù)[J]. 黃劍,胡衛(wèi)東.  雷達(dá)學(xué)報. 2013(01)
[9]彈道導(dǎo)彈防御中的群目標(biāo)跟蹤算法[J]. 郭劍輝,張榮濤.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(35)
[10]彈道目標(biāo)航跡片段關(guān)聯(lián)及優(yōu)化[J]. 俞建國,劉梅,陳錦海.  航空學(xué)報. 2011(10)

博士論文
[1]彈道導(dǎo)彈雷達(dá)跟蹤與識別研究[D]. 趙艷麗.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007



本文編號：3540724