多傳感器編隊目標跟蹤技術, 2/e

目 錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 國內外研究現狀 3
1.2.1 航跡起始 3
1.2.2 航跡維持 4
1.2.3 機動跟蹤 4
1.2.4 多源航跡融合 4
1.3 多傳感器編隊目標跟蹤技術中有待解決的一些關鍵問題 6
1.3.1 復雜環境下的編隊目標航跡起始技術 6
1.3.2 復雜環境下的集中式多傳感器編隊目標跟蹤技術 8
1.3.3 集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤技術 8
1.3.4 系統誤差下的編隊目標航跡關聯技術 9
1.4 本書的主要內容及安排 11
第2章 編隊目標航跡起始算法 13
2.1 引言 13
2.2 基於相對位置矢量的編隊目標灰色航跡起始算法 13
2.2.1 基於循環閾值模型的編隊預分割 15
2.2.2 基於編隊中心點的預互聯 16
2.2.3 基於相對位置矢量的灰色關聯模型 17
2.2.4 編隊內目標航跡的確認 23
2.2.5 編隊目標狀態矩陣的建立 24
2.2.6 模擬比較與分析 24
2.2.7 討論 39
2.3 基於相位相關的部分可辨編隊航跡起始算法 39
2.3.1 問題描述 40
2.3.2 基於編隊中心點的預互聯 41
2.3.3 編隊成員數據空間描述 42
2.3.4 編隊結構對準?旋轉角估計 44
2.3.5 編隊結構對準?平移量估計 45
2.3.6 改進的最近鄰精細關聯 46
2.3.7 精細關聯算法流程 49
2.3.8 模擬比較與分析 50
2.4 集中式多傳感器編隊目標灰色航跡起始算法 61
2.4.1 多傳感器編隊目標航跡起始框架 61
2.4.2 多傳感器預互聯編隊內雜波的剔除 62
2.4.3 多傳感器編隊內量測合並模型 63
2.4.4 航跡得分模型的建立 64
2.5 基於運動狀態的集中式多傳感器編隊目標航跡起始算法 66
2.5.1 同狀態航跡子編隊獲取模型 67
2.5.2 多傳感器同狀態編隊互聯模型 70
2.5.3 編隊內航跡精確關聯合並模型 71
2.6 模擬比較與分析 72
2.6.1 模擬環境 72
2.6.2 模擬結果與分析 73
2.7 本章小結 80
第3章 復雜環境下的集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法 82
3.1 引言 82
3.2 系統描述 82
3.3 雲雨雜波剔除模型和帶狀乾擾剔除模型 83
3.3.1 雲雨雜波剔除模型 84
3.3.2 帶狀乾擾剔除模型 86
3.3.3 驗證分析 86
3.4 基於模板匹配的集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法 89
3.4.1 基於編隊整體的預互聯 89
3.4.2 模板匹配模型的建立 90
3.4.3 編隊內航跡的狀態更新 94
3.4.4 討論 94
3.5 基於形狀方位描述符的集中式多傳感器編隊目標粒子濾波算法 95
3.5.1 編隊目標形狀矢量的建立 95
3.5.2 相似度模型的建立 97
3.5.3 冗餘圖像的剔除 99
3.5.4 基於粒子濾波的狀態更新 100
3.6 模擬比較與分析 100
3.6.1 模擬環境 100
3.6.2 模擬結果與分析 101
3.7 本章小結 104
第4章 部分可辨條件下的穩態編隊跟蹤算法 106
4.1 引言 106
4.2 基於序貫航跡擬合的穩態編隊精細跟蹤算法 107
4.2.1 問題描述 107
4.2.2 最小二乘法簡述及外推方法 108
4.2.3 狀態更新與協方差更新 112
4.2.4 加權系數的確定 115
4.2.5 算法流程框架 116
4.2.6 時間復雜度分析 117
4.3 基於ICP的穩態部分可辨編隊精細跟蹤算法 118
4.3.1 ICP的基本思想 118
4.3.2 點航映射關聯 119
4.3.3 旋轉與平移參數估計 121
4.3.4 關聯算法流程 124
4.3.5 漏關聯量測填補 125
4.3.6 基於多模型的濾波更新 126
4.4 模擬比較與分析 127
4.4.1 模擬環境 128
4.4.2 模擬結果與分析 129
4.5 本章小結 135
第5章 部分可辨條件下的機動編隊跟蹤算法 136
5.1 引言 136
5.2 基於復數域拓撲描述的編隊分裂機動跟蹤算法 137
5.2.1 編隊分裂機動模式分析 137
5.2.2 編隊分裂機動建模與主要步驟 139
5.2.3 單目標離群的判決滑窗內航跡重建 141
5.2.4 編隊整體分裂判決的滑窗內航跡重建 146
5.2.5 模擬比較與分析 149
5.3 基於拓撲模糊對準的編隊合並機動跟蹤算法 158
5.3.1 編隊合並機動模式分析 158
5.3.2 編隊合並機動建模與主要步驟 161
5.3.3 模糊因素集的建立 164
5.3.4 權重的分配 167
5.3.5 對準關聯準則 167
5.3.6 多義性處理 169
5.3.7 模擬比較與分析 170
5.4 本章小結 178
第6章 集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤算法 180
6.1 引言 180
6.2 典型機動編隊目標跟蹤模型的建立 180
6.2.1 編隊整體機動跟蹤模型的建立 180
6.2.2 編隊分裂跟蹤模型的建立 184
6.2.3 編隊合並跟蹤模型的建立 186
6.2.4 編隊分散跟蹤模型的建立 188
6.3 變結構JPDA機動編隊目標跟蹤算法 191
6.3.1 事件的定義 191
6.3.2 編隊確認矩陣的建立 192
6.3.3 編隊互聯矩陣的建立 193
6.3.4 編隊確認矩陣的拆分 195
6.3.5 概率的計算 196
6.3.6 編隊內航跡的狀態更新 200
6.4 擴展廣義S-D分配機動編隊目標跟蹤算法 200
6.4.1 基本模型的建立 201
6.4.2 編隊量測的劃分 202
6.4.3 S-D分配問題的構造 205
6.4.4 廣義S-D分配問題的構造 206
6.4.5 編隊內航跡的狀態更新 206
6.5 模擬比較與分析 207
6.5.1 模擬環境 207
6.5.2 模擬結果 209
6.5.3 模擬分析 211
6.6 本章小結 213
第7章 系統誤差下的編隊目標航跡關聯算法 214
7.1 引言 214
7.2 系統誤差下基於雙重模糊拓撲的編隊目標航跡關聯算法 215
7.2.1 基於循環閾值模型的編隊航跡識別 215
7.2.2 第一重模糊拓撲關聯模型 216
7.2.3 第二重模糊拓撲關聯模型 221
7.3 系統誤差下基於誤差補償的編隊目標航跡關聯算法 223
7.3.1 編隊航跡狀態識別模型 223
7.3.2 編隊航跡系統誤差估計模型 225
7.3.3 誤差補償和編隊內航跡的精確關聯 228
7.3.4 討論 228
7.4 基於多源信息互補的編隊航跡關聯算法 229
7.4.1 部分可辨條件下的編隊航跡關聯問題分析 229
7.4.2 時間對準 231
7.4.3 航跡數據空間的描述 232
7.4.4 基於Fourier變換的旋轉角及平移量估計 233
7.4.5 編隊航跡關聯 235
7.4.6 基於編隊整體運動模型的斷續航跡關聯 241
7.5 模擬比較與分析 243
7.5.1 模擬環境 243
7.5.2 模擬結果與分析 244
7.6 本章小結 247
第8章 結論及展望 249
8.1 研究結論 249
8.2 研究展望 256
附錄A 式（2-17）中閾值參數 的推導 259
附錄B 式（7-19）的推導 262
參考文獻 266