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基于星载异类传感器的舰船编队目标数据关联方法研究

作　者: 曾昊
导　师: 王壮
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 星载光学成像侦察与电子侦察舰船编队数据关联编队结构目标属性相似性度量 D-S证据理论 Kalman滤波
分类号: TN971
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

由于对海面舰船编队目标侦察定位和识别的重要性以及星载侦察技术手段的优越性,采用星载侦察手段对海面舰船编队目标进侦察定位和识别可有效的掌握战场制信息权。而对编队目标进行有效跟踪识别的前提是确定不同量测、不同目标之间的对应关系,即数据关联。本文基于此背景,针对星载异类传感器对目标侦察定位精度差异较大、编队目标发生运动以及所获取目标数据较少而无法建立目标运动模型等因素所导致的传统的关联方法不可用这一特殊情况,进行了编队目标数据关联方法的研究,取得了如下研究成果。从分析舰船编队目标运动特点及星载侦察手段对目标定位特点入手,提出了利用精度差异较大的目标位置信息及编队运动特点构造编队目标结构特征进行层次化匹配的目标数据关联方法;针对星载异类侦察手段所获取的目标属性的差异性,在目标属性识别空间不一致且属性差异较大的条件下,提出了基于目标属性特征的目标数据关联方法;针对星载侦察手段所获取的目标位置和属性特征的互补性,为进一步改善星载光学成像侦察和电子侦察的目标关联性能,提出了组合利用目标结构特征和属性特征的数据关联方法;在星载异类传感器能获取编队目标多帧序列数据的假设下,提出了利用编队结构特征与属性特征组合更新Kalman滤波观测值的编队目标序列数据关联匹配方法。在文中,基于实际问题特点,对以上方法进行了不同场景的仿真实验,验证了以上关联方法在复杂环境下的有效性。

全文目录

摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章绪论  10-15
  1.1 课题背景及选题依据  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
  1.3 本文研究内容及安排  13-15
第二章基于编队结构特征的舰船编队目标数据关联方法  15-36
  2.1 引言  15
  2.2 星载传感器目标定位原理及其误差分析  15-19
    2.2.1 星载传感器目标定位原理  16-17
    2.2.2 星载传感器目标定位误差分析  17-19
  2.3 基于编队结构特征的数据关联方法  19-25
    2.3.1 编队目标拓扑结构特征的表示  19-22
    2.3.2 基于编队目标结构特征层次化匹配的数据关联方法  22-25
  2.4 仿真实验  25-35
    2.4.1 仿真场景给定  25-29
    2.4.2 仿真结果及性能分析  29-35
  2.5 小结  35-36
第三章基于多元特征的舰船编队目标数据关联方法  36-57
  3.1 引言  36
  3.2 基于编队目标属性特征与结构特征的数据关联方法  36-49
    3.2.1 基于编队目标属性特征的数据关联方法  37-42
    3.2.2 基于编队目标结构特征与属性特征的数据关联方法  42-44
    3.2.3 仿真实验  44-49
  3.3 基于序列数据中多元特征的舰船编队目标数据关联方法  49-55
    3.3.1 基于单源序列数据中多元特征的数据关联方法  50-51
    3.3.2 基于多源序列数据中多元特征的数据关联方法  51
    3.3.3 仿真实验  51-55
  3.4 小结  55-57
第四章结束语  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-63
作者在学期间取得的学术成果  63-64
附录A 目标经纬度及其地球坐标系坐标的计算  64-66
附录B 最优关联匹配问题及其求解方法  66-67

基于星载异类传感器的舰船编队目标数据关联方法研究

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