提出了一種基于雷達導引頭的多導彈多目標協(xié)同探測的信息融合方法。為了完成多目標協(xié)同探測與目標關聯(lián)任務,基于聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(joint probabilistic data association, JPDA)算法,利用交互式多模型(interacting multiple model, IMM),給出了一種適用于高機動目標跟蹤融合模型,建立了仿真系統(tǒng)。對不同彈間角度、彈目距離的飛行方法,進行了目標跟蹤性能仿真分析。仿真結果顯示,給出的協(xié)同探測目標關聯(lián)信息融合方法有效提高了多目標跟蹤的精度,可用于多導彈協(xié)同目標探測。

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【部分圖文】：

圖1多目標協(xié)同探測信息融合過程

多目標協(xié)同探測信息融合[15-17]的主要目的是實時獲取空中目標實時位置及航跡信息。機動目標航跡信息的獲取要經(jīng)歷3個階段:目標點跡-航跡關聯(lián)、目標航跡-航跡關聯(lián)、唯一可靠航跡的生成。目標點跡-航跡關聯(lián),也就是量測-航跡關聯(lián)(measurementtotrackassocia....

圖2JPDA算法多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的計算流程

基于前文介紹的導引頭多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的系統(tǒng)模型和聯(lián)合概率關聯(lián)算法,我們給出本文導引頭多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的計算流程。1.2目標航跡-航跡關聯(lián)

圖3仿真系統(tǒng)模塊關系

本文采用Matlab構建了仿真系統(tǒng),基于協(xié)同探測的信息融合技術研究的仿真系統(tǒng)如圖3所示,包含了目標運動模型模塊、協(xié)同探測信息融合模塊、制導控制模塊、彈體動力模塊、自動駕駛儀模塊、協(xié)同信息共享模塊等。3.1不同彈間距對定位精度的影響

圖4目標融合定位誤差(rm=10km)

彈目距離100km,彈間距rm為10km,濾波觀測值為每個導引頭的目標關聯(lián)分類的直接測量值,兩個目標的跟蹤定位精度如圖4所示。經(jīng)誤差信息統(tǒng)計可知,目標1和目標2三軸的定位誤差均值與標準方差如表1所示。

本文編號：3903071