基于多传感器数据融合的目标分类算法

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1、第29卷第4期航天电子对抗410引言基于多传感器数据融合的目标分类算法*吕铁军，刘传洲，王刘建(中国人民解放军94683部队，福建晋江362200)摘要：针对现有的目标分类算法多数使用单一的传感器系统，将基于雷达观测数据和基于ESM观测数据的目标分类算法结合起来，得到一种基于多传感器数据融合的目标分类算法，该算法同时使用雷达和ESM传感器系统，分类性能明显提高。以此类推，将来源不同且相互独立的多组观测数据各自所构成的似然函数联合起来，共同实现目标分类，最终得到同时使用多种传感器系统的目标分类算法。通过仿真，验证了算法的良好性能。关键词：雷达；电子支援措施

2、；数据融合；目标分类中图分类号：TN957文献标识码：AAtargetclassificationalgorithmbasedonmulti—sensordatefusionLtiTiejun，LiuChuanzhou，WangLiujian(Unit94683ofPLA，jinjiang362200，Fujian，China)Abstract：Inviewofusingasinglesensorsystemforthemajorityexistingtargetclassificationalgorithms，thetargetclassificati

3、onalgorithmbasedonradarobservationaldataandthealgorithmbasedonESMobservationaldataarecombined．Thenaclassificationalgorithmbasedonmulti-sensordatafusionisgiven，whichusesbothradarandESMsensors，andtheclassificationperformanceissignificantlyimproved．AndSOon．thelikelihoodfunctionsfore

4、achsetofobservationaldata，whicharefromdifferentsourcesandindependentofeachother。cometogethertoachievethetargetclassification，andfinallyaclassificationalgorithmwhichusesmultiplesensorsystemssimultaneouslyisachieved．Simulationresultsconfirmtheproposedalgorithm．Keywords：radar；ESM；da

5、tafusion；targetclassification目标分类，亦称目标识别，是军事C4ISR系统所需完成的基本职能，是影响战场态势评估、把握战场主动权的基础和关键。目前，实现目标分类的方法较多，有的依据雷达观测到的目标机动性能来进行目标分类[1。，有的采用ESM传感器实现目标分类[2。3]，还有的引入雷达反射截面积对目标进行分类[4-5]，等等。这些方法有一个共同特点，即采用单一的传感器或传感器系统实现目标分类。如果能将多种传感器观测数据有效融合起来，共同实现目标分类，则理论上能够更加有效地提高分类算法的性能。本文在贝叶斯理论框架下，将基于雷达观测

6、数据和基于ESM观测数据的目*基金项目：航空科学基金(20125151028)收稿日期：2013—04—17；2013—06—18修回。作者简介：吕铁军(1985一)，男，硕士，研究方向为导航、制导与控制。标分类算法有效融合起来，最终得出一种基于多传感器数据融合的目标分类算法。1系统模型I．1雷达观测模型雷达观测过程可以表示为：P(zI}zt，Q，z；扣。)。其中，z：表示观测值，z。为目标状态，包括目标运动的位置、速度(一维或者多维)等，C。为目标类型。在线性高斯条件下，观测过程可表述为：zl2H^z^+训^(1)式中，H。是观测矩阵，Wk是方差为R。

7、的零均值高斯自噪声。1．2ESM传感器观测模型ESM传感器通过截获未知目标辐射的电磁信号，从而辨别出目标所携带的辐射源，进而确定目标类型[6]。假设ESM系统所能检测到的辐射源集合为：n￡={E1，E2，⋯，EN)(2)42航天电子对抗2013(4)式中，N表示ESM传感器所能检测到的辐射源总数。假定i类型目标所携带的辐射源集合为：ei={E1“)，局：(f)，⋯，E√o)cnE(3)式中，，z；表示i类型目标所携带的辐射源总数。将ESM传感器的观测空间表示为n。，其元素代表传感器各个时刻的观测情况。n。中的所有元素均为n￡的子集，当然也包括空集。n。=

8、{Qo，Ql，⋯，Q二)m=2N一1(4)在上述定义下，任一时刻k时的ESM观测