基于动态联盟的多传感器协同探测与跟踪

发布时间：2018-11-15 19:43

【摘要】：在空战场协同攻击中,常涉及到多传感器协同探测及跟踪,由于目标的出现与消失具有随机性,所以在协同中既要考虑已有目标的跟踪,更要重视新生目标的及时探测和捕获。为此,建立了新生目标的探测概率模型,并阐述了不同传感器联盟对新生目标的探测能力,依据后验克拉美-罗下界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB)对已跟踪目标组建传感器联盟,利用二值粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法及PCRLB研究基于动态联盟的多传感器协同探测与跟踪方法。仿真表明,该方法跟踪精度较高,误差小且稳定。
[Abstract]:Multi-sensor cooperative detection and tracking are often involved in cooperative attack in space battlefield. Since the appearance and disappearance of targets are random, it is necessary to consider the tracking of existing targets and to pay more attention to the timely detection and capture of new targets. In this paper, the probabilistic model of detecting new target is established, and the detection ability of different sensor alliance to newborn target is expounded. The sensor alliance is established according to Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB. Based on binary particle swarm optimization (Binary Particle Swarm Optimization,BPSO) algorithm and PCRLB, a multi-sensor cooperative detection and tracking method based on dynamic alliance is studied. Simulation results show that the tracking accuracy of this method is high and the error is small and stable.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379104) 航空科学基金项目(20155596024)
【分类号】：TP212.9

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本文编号：2334260