基于統計雙門限的中斷航跡配對關聯算法

齊 林王海鵬 劉 瑜

(海軍航空工程學院信息融合研究所 煙臺 264001)

基于統計雙門限的中斷航跡配對關聯算法

齊 林*王海鵬 劉 瑜

(海軍航空工程學院信息融合研究所 煙臺 264001)

針對現有經典的中斷航跡關聯算法在目標密集、航跡交叉或分岔環境下關聯正確率低和實用性差的問題，該文提出了基于統計雙門限的中斷航跡配對關聯算法。該算法引入統計雙門限原理，增加了χ2分布門限檢測的關聯樣本數，對復雜環境具有更強的適應能力。仿真驗證表明，在空中飛行目標航跡交叉環境和彈道目標環境下，該文算法的全局正確關聯率和平均正確關聯率均比經典算法有顯著提高，驗證了該算法性能的優越性。

航跡關聯；中斷航跡；統計雙門限；正確關聯率

1 引言

由于目標機動、長采樣間隔、低探測率、系統和測量誤差等原因，雷達對目標的跟蹤軌跡常常發生中斷，航跡中斷對于信息融合會造成嚴重的干擾，因而中斷航跡的配對關聯是雷達數據處理領域亟需解決的關鍵問題之一。中斷航跡的配對關聯及連接問題早在上世紀80年代就被提出[1]，最近幾年已成為國內外學者的關注熱點。文獻[2]提出了基于統計加權的中斷航跡關聯(Track Segment Association, TSA)算法，為后續中斷航跡關聯方法的研究發展奠定了基礎。該算法將新航跡后向預測至老航跡最后一個狀態更新點，由新老航跡對該點作狀態估計的馬氏距離判斷是否滿足關聯條件，并用2維分配方法處理多義性問題，文獻[3,4]基于上述方法及其改進算法解決了因目標停走機動造成的航跡中斷關聯問題；……