【摘要】：在空戰(zhàn)場(chǎng)協(xié)同攻擊中,常涉及到多傳感器協(xié)同探測(cè)及跟蹤,由于目標(biāo)的出現(xiàn)與消失具有隨機(jī)性,所以在協(xié)同中既要考慮已有目標(biāo)的跟蹤,更要重視新生目標(biāo)的及時(shí)探測(cè)和捕獲。為此,建立了新生目標(biāo)的探測(cè)概率模型,并闡述了不同傳感器聯(lián)盟對(duì)新生目標(biāo)的探測(cè)能力,依據(jù)后驗(yàn)克拉美-羅下界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB)對(duì)已跟蹤目標(biāo)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(dòng)態(tài)聯(lián)盟的多傳感器協(xié)同探測(cè)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(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379104) 航空科學(xué)基金項(xiàng)目(20155596024)
【分類號(hào)】：TP212.9

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本文編號(hào)：2334260