一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法技术

本发明专利技术提供一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，同时将传感器性能和局部滤波数据质量考虑在内，采用距离和角度测量误差衡量传感器性能，用考虑历史信息的标准化距离函数衡量局部滤波质量，采用效用函数得到两项指标评估结果，并根据评估结果动态调整显著性水平α

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法


[0001]本专利技术属于航空宇航科学
，尤其涉及一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法。

技术介绍

[0002]在分布式系统中，信息融合的研究范畴即为各个传感器的航迹融合，根据不同传感器跟踪得到的局部航迹形成精度更高的系统航迹。分布式系统中多传感器数据关联即为航迹
‑
航迹关联，其目的是找到各传感器系统中来源于同一个目标的局部航迹集合。融合中心中航迹关联的结果直接影响后续航迹融合的质量，因此良好的关联效果是航迹跟踪与识别的基础。目前常用的航迹关联算法通常可以分为两类：基于统计的方法和基于模糊数学的方法。
[0003]基于统计的航迹关联算法主要是通过状态估计差进行统计检验，将航迹关联问题转化为假设检验问题，选择不同的检验统计即可得到不同的关联算法。1971年，Singer和Kanyuch首先提出了加权航迹关联算法。随后Bar
‑
Shalom对该算法中的距离度量提出了修正，提出了修正航迹关联算法。Singer和Kosaka等人又提出了最近邻域法(Nearest Neighbor，NN)。Bowman则运用极大似然估计(ML)描述了航迹关联问题，Chang和Youens基于运筹学中的经典分配问题(CA)来对航迹测量进行关联。何友教授将序贯以及双门限思想应用于航迹关联中，主要研究了独立序贯、相关序贯、独立双门限和相关双门限这几种算法。
[0004]基于模糊数学的航迹关联算法有模糊函数关联法、模糊逻辑关联法等。模糊函数关联算法主要是基于模糊集理论的思想，根据隶属度函数和综合函数的具体模型的选择来计算综合相似度，同时引入航迹关联质量进行关联判断。模糊逻辑航迹关联算法就是利用航迹与航迹之间的模糊关系，运用模糊IF
‑
THEN规则列出航迹与航迹之间的模糊关系准则图表，根据这个图表判别航迹是否关联。
[0005]此外，张琤等人针对传统的关联门设计方法应用于杂波环境下多目标跟踪时容易出现错误跟踪现象以及跟踪精度下降的问题，提出了一种新的自适应关联门设计方法。该方法通过构建量测关联性能评估指标，获取量测向量与状态向量之间的关联误差信息及其误差变化率，并以此为敏感度指标，在丢失量测或目标关联出现偏移之前，预先调整关联门，从而在确保正确量测落入关联门内的同时减小杂波和非本目标回波的干扰。
[0006]由此可见，现有航迹关联方法的缺陷主要有：
[0007](1)针对基于统计的关联算法，当目标间距较大、探测误差较小的情况下，系统对航迹关联问题的处理较为容易。但在复杂环境中，这类算法在进行有效关联时会比较困难，随着目标密集程度的增大以及误差的影响，航迹关联效果变差，产生错、漏关联，算法抗干扰性较差；且随着关联次数的增加，算法包含了大量的对局部状态估计误差协方差阵的求逆运算，同时随着目标数和雷达回波数的增加，参与关联的航迹数量急剧增加，使得算法的复杂度和计算量增大。
[0008](2)相比基于统计的航迹关联方法，基于模糊的航迹关联方法虽具有关联效果好、
处理速度快、存储与通信量小等优点，但是由于其系统参数设置的复杂，并且参数自适应能力差，难以应用于实际的工程问题。

技术实现思路

[0009]为解决上述问题，本专利技术提供一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，结合对传感器本身性能和局部滤波航迹质量的评估，能够实现航迹对之间的有效关联。
[0010]一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，用于确定多个传感器在各个时刻采集到的量测信息对应的航迹估计的所属目标，所述方法包括以下步骤：
[0011]S1：根据各传感器固有的位置测量误差和角度测量误差的所属区间，获取各传感器对应的性能评估值c
1i
，其中，i＝1,2,..,n，n为传感器的数量；
[0012]S2：将各传感器采集到的量测信息依次进行时空配准与IMM局部滤波后，基于标准化距离函数得到各传感器在k+1时刻的局部航迹质量D
i
(k+1)；
[0013]S3：根据各传感器对应的局部航迹质量D
i
(k+1)的所属区间，获取k+1时刻各局部航迹质量D
i
(k+1)对应的评估值c
2i
；
[0014]S4：根据评估值c
1i
与c
2i
得到各传感器在k+1时刻对应的显著性水平α
i
，其中，评估值c
1i
与c
2i
越大，显著性水平α
i
越小；
[0015]S5：分别根据独立序贯航迹关联算法中各传感器在k+1时刻对应的似然比函数是否小于关联门限，来确定各传感器在k+1时刻采集到的量测信息对应的航迹估计的所属目标，其中，所述关联门限由显著性水平α
i
决定。
[0016]进一步地，步骤S1中各传感器对应的性能评估值c
1i
的获取方法为：
[0017]S11：将各传感器对应的位置测量误差记为角度测量误差记为并将位置测量误差的有效上限值与有效下限值分别设定为和角度测量误差的有效上限值与有效下限值分别设定为和
[0018]S12：采用分段线性函数获取各传感器对应的位置测量误差与角度测量误差对应的效用值：
[0019][0020]其中，r＝p,a，为第i个传感器的位置测量误差对应的效用值，为第i个传感器的角度测量误差对应的效用值；
[0021]S13：分别将各传感器对应的效用值与效用值的平均值作为各传感器对应的性能评估值c
1i
。
[0022]进一步地，步骤S2中所述局部航迹质量D
i
(k+1)的获取方法为：
[0023]S21：构建标准化距离函数如下：
[0024][0025]其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的标准化距离函数，T为转置，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的新息，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的协方差，且j＝1,2,..,m，m为IMM局部滤波中包含的滤波模型的数量；
[0026]S22：基于历史局部航迹质量对标准化距离函数进行重构：
[0027][0028]其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的重构距离函数，β为设定的历史权因子，为k时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的重构距离函数；
[0029]S23：根据重构距离函数获取局部航迹质量D
i
(k+1)：
[0030][0031]其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的权重。
[0032]进一步地，步骤S3中k+1时刻各局部航迹质量D
i
(k+1)对应的评估值c
2i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，用于确定多个传感器在各个时刻采集到的量测信息对应的航迹估计的所属目标，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：根据各传感器固有的位置测量误差和角度测量误差的所属区间，获取各传感器对应的性能评估值c
1i
，其中，i＝1,2,..,n，n为传感器的数量；S2：将各传感器采集到的量测信息依次进行时空配准与IMM局部滤波后，基于标准化距离函数得到各传感器在k+1时刻的局部航迹质量D
i
(k+1)；S3：根据各传感器对应的局部航迹质量D
i
(k+1)的所属区间，获取k+1时刻各局部航迹质量D
i
(k+1)对应的评估值c
2i
；S4：根据评估值c
1i
与c
2i
得到各传感器在k+1时刻对应的显著性水平α
i
，其中，评估值c
1i
与c
2i
越大，显著性水平α
i
越小；S5：分别根据独立序贯航迹关联算法中各传感器在k+1时刻对应的似然比函数是否小于关联门限，来确定各传感器在k+1时刻采集到的量测信息对应的航迹估计的所属目标，其中，所述关联门限由显著性水平α
i
决定。2.如权利要求1所述的一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，其特征在于，步骤S1中各传感器对应的性能评估值c
1i
的获取方法为：S11：将各传感器对应的位置测量误差记为角度测量误差记为并将位置测量误差的有效上限值与有效下限值分别设定为和角度测量误差的有效上限值与有效下限值分别设定为和S12：采用分段线性函数获取各传感器对应的位置测量误差与角度测量误差对应的效用值：其中，r＝p,a，为第i个传感器的位置测量误差对应的效用值，为第i个传感器的角度测量误差对应的效用值；S13：分别将各传感器对应的效用值与效用值的平均值作为各传感器对应的性能评估值c
1i
。3.如权利要求1所述的一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，其特征在于，步骤S2中所述局部航迹质量D
i
(k+1)的获取方法为：S21：构建标准化距离函数如下：其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的标
准化距离函数，T为转置，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的新息，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的协方差，且j＝1,2,..,m，m为IMM局部滤波中包含的滤波模型的数量；S22：基于历史局部航迹质量对标准化距离函数进行重构：其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的重构距离函数，β为设定的历史权因子，为k时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的重构距离函数；S23：根据重构距离函数获取局部航迹质量D
i
(k+1)：其中，为k+1时刻时，第i个传感器对应的IMM局部滤波中第j个滤波模型的权重。4.如权利要求1所述的一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法，其特征在于，步骤S3中k+1时刻各局部航迹质量D
i
(k+1)对应的评估值c
2i
的获取方法为：采用分段线性函数获取各局部航迹质量D
i
(k+1)对应的评估值c
2i
：其中，D

【专利技术属性】
技术研发人员：郭杰，王波兰，张瑜，吴凯，张宝超，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：