南京航空航天大学电子信息工程学院, 江苏南京 211106
针对雷达数据集中目标和杂波点迹的聚类不平衡问题, 提出一种基于改进 AdaBoost的密度峰值聚类法。介绍密度峰值聚类法的思想, 基于不对称误分代价改进 AdaBoost的误差函数, 提高正类错分代价权重, 将改进 AdaBoost和密度峰值聚类结合, 对由目标和杂波点迹组成的不平衡雷达数据集聚类。仿真实验结果表明, 该算法在保证总体聚类性能的同时提高对正类的识别。
不平衡数据 目标和杂波点迹 AdaBoost算法 密度峰值聚类 imbalanced data targets and clutter clustering AdaBoost algorithm density peaks clustering 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(2): 308
1 中国电子科技集团公司 a.第十四研究所
2 b.智能感知技术重点实验室, 江苏南京 210039
雷达在目标检测和跟踪时常面临地杂波、海杂波、气象杂波等复杂强杂波的干扰, 而雷达回波信号经过传统的动目标显示( MTI)和恒虚警( CFAR)检测处理后的剩余杂波, 在距离-时间(脉冲)上的二维分布与目标非常相似, 无法区分。对此, 提出一种基于杂波综合特征评估的雷达目标点迹过滤方法, 综合考虑目标与杂波在幅度起伏、距离/俯仰/方位相关性、相位变化等多维特征的不同, 利用综合特征因子评估区分目标和杂波。最后, 利用雷达实测数据对所提方法进行验证。结果表明, 杂波有效抑制率较传统方法有显著提升。
杂波抑制 特征因子 特征评估 点迹过滤 clutter suppression characteristic factor feature evaluation plots filtering 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(6): 988
1 中国船舶工业系统工程研究院，北京 100094
2 清华大学 电子工程系，北京 100084
3 北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100191
多雷达组成的信息平台同时接收多组目标数据，数据融合成为这种平台处理数据的必然技术措施。数据融合一方面提高了目标的数据率、目标测量精确度，另一方面为整个平台一体化管控提供方便。串行数据融合算法与单雷达目标跟踪具有相似的工作流程，易于扩展至多雷达平台的使用。该文采用串行数据融合算法验证典型条件下数据融合的性能，这种典型条件是以多部舰载搜索雷达组成的环境。仿真试验结果表明，融合算法能够提高目标跟踪精确度并增大目标探测距离。
点迹融合 点迹串行处理 舰载雷达 . plot fusion plot serialprocessing ship -born radar 太赫兹科学与电子信息学报
2017, 15(2): 215
密集杂波环境下，传统的点迹融合方法进行点迹数据关联处理时，运算量大、错误关联明显。针对这一问题，提出一种基于点迹态势图像处理的数据关联方法。首先根据传感器探测性能与目标速度范围估计实现点迹量测的图像化，生成点迹态势图像;然后对图像进行邻域连通性判别等形态学处理，实现杂波点迹的剔除。结合像素点对应点迹含有的时间信息进行连通域标记，得到不同目标点迹的归类划分，进而实现点迹数据的关联处理。仿真验证表明，该方法从原理上避免了组合爆炸，降低了运算量，且能够很好地解决错误关联问题，提高数据关联处理的准确性。
数据关联 多传感器探测 点迹 图像 形态学处理 data association multisensor detection point image morphologic processing
国防科技大学 电子科学与工程学院,长沙 410073
为进一步提高多雷达系统的定位精度,分析了各雷达的测量精度随目标-雷达相对位置的实时变化情况。根据雷达的标称精度和雷达-目标的相对位置关系,推导了雷达测量精度的动态表达式,并对每个观测按精度进行最优加权,从而得到了最优权值计算公式。计算了固定权系数加权平均法和动态加权融合法所能达到的定位精度,分析了它们的定位精度几何稀释。蒙特卡罗仿真表明,与前者相比,后者的定位精度有很大提高。
多雷达 定位精度几何稀释 点迹融合 精度分析 multi-radar GDOP plot fusion accuracy analysis
1 华中科技大学,武汉,430074
2 华中光电技术研究所,武汉,430073
3 武汉船舶设计研究所,武汉,430064
从跟踪性能、计算的复杂性以及应用范围等方面对红外与电视传感器的三种融合模型进行了比较,得出了来自同一平台上的红外与电视传感器的数据,在各传感器没有自己的数字处理机的情况下,点迹融合模型较其余两种模型实用的结论,在点迹融合模型的基础上,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理,在理论上证明了该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度,降低测量误差.并给出了本算法用于此种模型在计算机上的仿真结果,从实际应用上进一步说明?吮舅惴ǖ挠行?最后利用卡尔曼滤波实现了红外与电视机动目标的跟踪.
航迹融合 融合跟踪 点迹融合 极大似然算法 仿真 卡尔曼滤波 track fusion fusion tracking measurement fusion ma
西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071
点迹/航迹关联是多传感器数据融合系统的关键问题.为提高关联的正确率,把红外传感器方位数据与雷达数据进行关联,通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合,减小系统融合航迹同真实航迹间的误差,给出对目标航迹的精确状态估计.分别讨论了雷达数据的航迹关联算法和雷达/红外数据的航迹关联算法,并进行了仿真性能比较和分析.
数据融合 点迹/航迹关联 状态估计 Data fusion Plot-track association Status estimation
