基于动态证据推理的异常航路目标检测-论文.pdf

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1、第23卷第9期电子设计工程2015年5月Vo1．23No．9ElectronicDesignEngineeringMav2015—基于动态证据推理的异常航路目标检测李立，王文旭，梁彦(西北工业大学陕西西安710072)摘要：针对概率框架下的航迹航路相关不能有效处理低信噪比跟踪系统中存在的高冲突以及不确定性的问题．考虑到证据推理在度量、处理不确定和高冲突信息的独特优势，提出了在证据推理框架下的航路目标分类算法。为了实现对空中伪装航路目标的识剐，提出了一种基于动态证据推理的航迹航路相关算法，并完成相关的仿真验证。针对低信噪比下的雷达跟踪系统进行仿真验证，结果表明。该算法实现了对航迹目标的属

2、性识别。并有效地完成了对异常航路的目标的检测和识别。关键词：证据推理；目标识别；航迹航路相关；异常检测中固分类号：TN958文献标识码：A文章编号：1674—6236(2015)09—0030—04ThedetectionofabnormalairlinetargetsbasedonevidencetheoryULi，WANGWen-XU，LIANGYan(NorthwesternPolytechnicalUnwe~i@，Xi’an710072，China)Abstract：Becauseoftheuncertainandhighconflictinformationcausedbyt

3、helowSNRinatrackingsystem，thepreviousairtargettoaidineassociationalgorithminpmbabilisticframeworkcan'tdealwiththeseissuesefectively．Consideringthespecialadvantageofevidencereasoninginthemeasurementandcombinationofuncertainandhishconflictinformation，aclassificationalgorithmintheevidencereasoningf

4、rameworkisproposed．Foridentifyingtheabnormalairlinetargets，anovelairtargettoairlineassociationalgorithmbasedondynamicevidencetheoryisproposed．ForradartrackingsystemwithlowSNR，thisalgorithmisadoptedtoachievethetrackclassificationandthedetectionofabnormalairlinetargets．Theresultsshowthatthealgorit

5、hmundertheframeworkofdynamicevidencereasoningcandealwiththetrackclassificationandthedetectionofabnormaltargetsefectively．Keywords：evidencereasoningtheory；targetidentification；airtargettOairlineassociation；anomalydetection对于远程预警系统来说，考虑到伪装航路目标的存在，据推理研究中，一般待决策的推理或融合结果具有确定和时伪装航路目标在飞行过程中，’不断地在不同航路之间切

6、换．不变的特征。因此。本文中我们采用动态证据推理(Dynamic这就需要我们在分类过程中，特别注意目标分类属性的变EvidentialReasoning，DER)r~用于对时变目标的多源证据融化。这就要求航迹分类不仅仅要得到某一时刻目标的属性分合．DER在融合过程中其辨识框架不再如传统的证据推理那类．同时还要实现对目标属性变化的检测。样保持不变，而是随证据数目动态变化的。由此，不仅可以实但是目前为止，国内外相关的航路E航路目标分类算现对目标识别的同时对目标的属性变化进行检测。法．都是在概率框架下基于贝叶斯理论的【。其对于航路，非1基于证据推理的航迹航路分类航路分类问题。存在严重的挑战：

7、1)性能指标是在样本数趋于无穷大下定义的，而对于低信噪比跟踪系统来说，环境、目本文采用的是雷达地理直角坐标系，我们考虑的是平面标变化非平稳，可获得的数据少，是典型的小样本问题。2)贝模型，忽略地球曲率，航路看做地球水平面上一条线段，设航叶斯理论要求先验概率。而对于航迹航路相关问题，其并不路端点的坐标分别为W。(，Y，。)，2(，y2，z)，如果目标严是具有统计意义的，难以给出先验概率。3)条件概率统计困格在航路上飞行，那么目标状态X=col{x