基于离散小波变换的航迹关联算法研究

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1、基于离散小波变换的航迹关联算法研究王硕等2015年3月第46卷第1期(总第159期)基于离散小波变换的航迹关联算法研究12王硕,步鑫(1.航空电子系统综合技术重点实验室,上海200233;2.总参陆航部驻上海地区军事代表室,上海200233)[摘要]本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合“去相关”方法分别讨论了航迹相关与无关的情形,并给出了一种仿真方法。仿

2、真结果表明算法的有效性和在分辨两条相近航迹方面的优越性。[关键词]航迹-航迹关联;离散小波变换;“去相关”方法;多传感器目标跟踪[中图分类号]TP391.9[文献标识码]A[DOI编码]10.3969/j.issn.1006-141X.2015.01.04[文章编号]1006-141X(2015)01-0019-06TrackCorrelationAlgorithmBasedonDiscreteWaveletTransform12WANGShuo,BUXin(1.KeyLaboratoryofScienceandTechnolo

3、gyonAvionicsIntegrationTechnologies,Shanghai200233,China;2.ArmyAviationRepresentativeoffice,GeneralStaff,PLA,Shanghai200233,China)Abstract:Anoveltrack-to-trackassociationalgorithmbasedonmultiple1-Ddiscretewavelettransform(DWT)isproposedinthispaper.Sincethetargettrack

4、datasequenceisactuallyanon-stationaryrandomprocess,weutilizediscretewavelettransformtoanalyzeandprocessit.TheratioofenergyinhighresolutionwaveletspacetoenergyinlowresolutionscalespaceisintroducedtoestablishhypothesistestmodelbasedonF-distribution.Combiningitwithdecor

5、relationmethodwediscussedthemulti-dimensionproblemandrepresentedatestmethod.Computersimulationresultsshowthatthealgorithmiseffectiveandhasagoodperformancetodistinguishtwocrosstracks.Keywords:track-to-trackassociation;discretewavelettransform(DWT);decorrelation;multi-

6、sensortracking和基于模糊数学的方法。基于统计的方法在目标1引言较集中且分叉时有较高的错误关联概率,但在导在分布式多传感器数据融合系统中,每个传航和传感器校准时有较大误差,因此不能满足需感器根据观测形成航迹,而对于航迹是否来自于求,且大多数基于统计的方法在设计系统参数时同一目标没有分辨。因此,在航迹融合之前必须往往很复杂;基于模糊数学的方法需要选取和设经过关联确定哪些航迹来自于同一目标。当前的计关联集,然后计算关联概率以判断两条航迹是[1]航迹-航迹关联算法分为两类:基于统计的方法否关联。上述方法的主要思想是逐点判断

7、,没有19March2015Vol.46No.1(serialNo.159)航空电子技术AVIONICSTECHNOLOGY考虑到航迹趋势的变化和航迹之间的相似性。除向量x的标准正交DWT被定义为2J了上述两种算法外,Bown等描述了神经网络在多wWxR(1)J1传感器多目标环境下航迹关联算法的应用,其主式(1)中DWT矩阵W可以被分解为0个要缺点是需要大量的神经元,并需要非常大的航子矩阵,JJ迹集合用于训练,因此限制了发展。TTTT22W[W,,WV,]R,J1,,J1JJ000(2)T目标航迹数据

8、序列实际上是一个非平稳随机Wj[wj,1,wj,2,,wj,2Jj]j1,,J0序列,因此可以使用离散小波变换分析和处理。TVJ0[,v1,v2JJ0]离散小波变换(DWT:DiscreteWaveletTransform)这里向量集{w

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