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数据关联算法综述及其性能评估(第2页)

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k,是有效回波皆来自目标的条件下的目标状态估计值; 是回波来自干扰或杂波情况下的目标状态估计值。

  关联概率是衡量有效回波对目标状态估计所起作用的一种度量。概率数据关联并不是真正确定哪个有效回波真的源于目标,而是认为所有有效回波都有可能来自目标或杂波 ,在统计的意义上计算每个有效回波对目标状态估计所起的作用,并以此为权重给出整体目标估计值。

 

  3 联合概率数据关联(JPDA)

  联合概率数据关联(Joint Probability Data Association)是Bar-shalom和他的学生在PDA的基础上提出的,它是对PDA的一种推广,它不需要任何关于目标和杂波的先验信息。是在杂波中对多目标进行跟踪较好的方法之一。

  基本思想:测量落入跟踪门相交区域的情形,对应某些观测可能源于多个目标,JPDA的目的就是计算每一个观测与其可能的所有目标的关联概率,且认为所有的有效回波都可能源于每个特定目标,只是它们源于不同目标的概率不同。

  建立线性状态方程和测量方程描述的混合系统:

   

  其中X(k)和Z(k)分别表示k时刻的状态和观测向量;F,H分别表示k时刻的状态转移矩阵和观测矩阵;V(k)和W(k)是零均值相互独立的白色高斯噪声。

 

  其中:m k表示在k时刻确认的测量个数;β j t(k)为第j个测量与目标t关联的概率, ; 为在k时刻第j个测量对目标t进行滤波所得到的状态估计。

 

  4 其它关联方法

  随着数据关联技术的发展,衍生出了许多的算法,如:全局最邻近数据关联、简易联合概率数据关联(CJPDA)、模糊数据关联(FDA)、最近邻联合概率数据关联(NNJPDA)、最大似然数据关联(MLDA)等。这里不一一介绍。

  虽然产生了大量关联算法,但是许多算法需要进行大量的计算和存储,过度依赖先验信息及发杂性等都限制其性能。在这里我们就对以上几种方法进行性能评估。

 

  5 实际数据评价及结论

  本次性能评价利用了两组实际雷达数据,分别由一部海岸雷达和一部空中管制雷达获得。

  测试目标为的状态:速度为500km,转弯加速度为1g。

  实际测试过程中所用到的方法包括NNDA、PDA、JPDA、NNPDA等各种方法,评价目的在于多种数据关联方法的性能,并对其进行比较。

  第一组数据是由一部海岸雷达获得的,它主要用于远距离空中防御和导航。在进行实际测试期间,该雷达工作状态如下:

扫描速率:5 r / min ;

频率:1215 ~ 1400 MHz ;

距离:410KM ;

发现概率:90% ;

脉冲宽度:2 μs ;

波束宽度:2°。

在第一组数据中,我们定义如下性能指标:

    NT :确认的真实航迹数。

    NF :确认的假航迹数。

    LT :以扫描次数表示的航迹持续时间,或航迹寿命。

    LF :以扫描次数表示的假航迹寿命。

    RMC :误相关率(误相关数与航迹寿命的比值)。

    TE :执行时间。

第一组实验数据列于表1,见下表:

 

表1 利用实际雷达数据对各种数据关联方法进行评估(1)

   

通过实验数据可以看出:

(1) 由于JPDA和NNPDA计算开销比较大,因此完成规定的运算所需要的时间与其它的方法相比比较长。

(2) 从跟踪持续时间看,NNDA和NNPDA的跟踪持续时间都比较长。

(3) 表中所列出的各种数据关联方法所得到的结果,均有类似的性能,这是由于实际的雷达数据所形成的航迹的波门稍有交叠的缘故。其中JPDA的方法有更接近的跟踪质量,但所需的处理时间最长,而NNDA所需要的处理时间最短。

(4)  PDA方法有更好的杂波抑制能力,产生的假点迹少。

 

第二组数据是由一部空中管制雷达获得的。在进行实际测试和数据获取阶段,该雷达的工作状态如下:

扫描速率:12 r / min ;

频率:1300 MHz ;

距离:150KM ;

发现概率:80% ;

脉冲宽度:2 μs ;

波束宽度:2°。

在第二组数据中,我们也定义如下一些性能指标:

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