在多目標跟蹤過程中,機載預警雷達固有的多普勒盲區(qū)容易引起目標航跡中斷和重起批,形成大量航跡片段,從而增加雷達情報分析的難度�；诖�,提出了一種改進的多普勒盲區(qū)下的航跡片段關聯方法。在傳統基于二維分配的關聯方法基礎上,將多普勒盲區(qū)和目標類別信息并入到航跡片段關聯的各個環(huán)節(jié)。預處理階段采用盲區(qū)濾波算法對"老"航跡進行預測,粗關聯階段增加徑向速度作為關聯信息,二維分配階段,利用目標類別信息修正分配代價函數。仿真結果表明:在復雜多目標環(huán)境且存在多普勒盲區(qū)的條件下,該方法航跡中斷數較傳統方法有明顯下降,航跡壽命有明顯提升。

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3）后期更新：關聯的航跡對從兩個航跡組Ok-1,k和yk-1,k中移除，得到新的航跡組Ok和yk。2航跡片段的二維分配

為了計算老航跡和新航跡的關聯度，需要使航跡片段產生時間上的重疊，這就涉及到航跡片段的預處理，主要包括老航跡的預測、新航跡的平滑和新航跡的逆向預測三個方面。航跡片段的預處理過程如圖2所示，其中，T1和T2為老航跡，T3和T4為新航跡。對于老航跡，設起始狀態(tài)時刻為kso，終結狀態(tài)時刻....

假設有兩批目標進行編隊航行，批次1有3個目標，批次2有2個目標，圖3表示兩批目標真實軌跡及多普勒盲區(qū)分布（MDV=30m/s）。批次1中的3個目標均進行勻速運動和恒速率轉彎運動，分別在第30、31和33個采樣時刻進入多普勒盲區(qū)，盲區(qū)內分別丟失13個點跡、14個點跡和13個點跡，目....

在低檢測概率密集雜波情況下，針對目標2（批次1）和目標5（批次2),4種算法下的TB和MTL分別如表3和表4所示，圖5為4種算法下兩批目標的MTL對比情況。同樣，在采用IMM-EKF+航跡片段關聯和IMM-BDPF+航跡片段關聯后，兩個目標的TB明顯下降，MTL也明顯增加。而采用....

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