發(fā)布時間：2018-11-15 19:43

【摘要】：在空戰(zhàn)場協(xié)同攻擊中,常涉及到多傳感器協(xié)同探測及跟蹤,由于目標的出現(xiàn)與消失具有隨機性,所以在協(xié)同中既要考慮已有目標的跟蹤,更要重視新生目標的及時探測和捕獲。為此,建立了新生目標的探測概率模型,并闡述了不同傳感器聯(lián)盟對新生目標的探測能力,依據(jù)后驗克拉美-羅下界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB)對已跟蹤目標組建傳感器聯(lián)盟,利用二值粒子群優(yōu)化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法及PCRLB研究基于動態(tài)聯(lián)盟的多傳感器協(xié)同探測與跟蹤方法。仿真表明,該方法跟蹤精度較高,誤差小且穩(wěn)定。
[Abstract]:Multi-sensor cooperative detection and tracking are often involved in cooperative attack in space battlefield. Since the appearance and disappearance of targets are random, it is necessary to consider the tracking of existing targets and to pay more attention to the timely detection and capture of new targets. In this paper, the probabilistic model of detecting new target is established, and the detection ability of different sensor alliance to newborn target is expounded. The sensor alliance is established according to Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB. Based on binary particle swarm optimization (Binary Particle Swarm Optimization,BPSO) algorithm and PCRLB, a multi-sensor cooperative detection and tracking method based on dynamic alliance is studied. Simulation results show that the tracking accuracy of this method is high and the error is small and stable.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61379104) 航空科學基金項目(20155596024)
【分類號】：TP212.9

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本文編號：2334260