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《航迹管理与数据融合若干问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、北京理丁大学研究生院学位论文用纸r371553摘要本文研究了TWS雷达的多目标跟踪和航迹管理技术。在工程应用的背景下，论文首先对目标跟踪的基本原理和基本方法做了概括的介绍，然后针对具体工程实践，设计了完整的多目标跟踪和航迹管理的工程方案。针对工程实施过程中出现的问题，提出了解决采样率变化、数据关联、滤波和质量管理等问题的方法。乙针对目前广泛存在的数据关联错误率高的问题，提出了，。用、申经网络数据融合方法进行目标属性识别，进而利用属性维特征提高目标正确关联概率的方法，并且将目标航迹属性作为数据融合的一个
2、数据源，进行了理论分析和仿真，得到了比较理想的结果。最后，针对隐身目标的技战术特征，提出了分布式多传感器多目标的航迹管理方法，并且在理论上分析了利用数据融合技术改善隐身目标航迹丢失的问题l关键词:目标跟踪，航迹管理，数据融合，属性识别，反隐身北京理工大学研究生院学位论文用纸AbstractThemaingoalofthispaperistogiveademonstrationofmultitargettrackingandtracksmanagementofTWSradar.Withanenginee
3、ringbackground,thispaperfirstlyintroducesfundamentaltheoryandmethodsoftargettracking,thendevelopesthetotalengineeringplanforaconcreteproject.Focusontheproblemsoccuredintheimplementationprocessoftheproject,sometopics,suchastheeffectofvariablesamplerate,d
4、ataassociation,filterandprediction,arediscussed.Inordertosolvethehigherrorratioindataassociationprocess,theapplicationsofneuralnetworkdatafusionontargetattributesrecognitionarestudied,andtherecognitionresultisfeedbacktodataassociationforincreasingthecor
5、rectassociationratio,atthesametime,usingtargettrackattributesasaresourceofdatafusion,apromisingsimulationresultisgivenafterlotsofcomputersimulations.Last,onthebasisofthetechnicalandtacticalcharacteristicsofstealthtarget,amultitargetandmultisensortrackma
6、nagementplanfortrackingstealthtargetsaredeveloped,andthetheoryanalysisofsolvingstealthtargettracklostthroughdatafusionaregiven.Keywords:targettracking,trackmanagement,datafusionattributerecognition,anti-stealthtarget.北京理工大学研究生院学位论文用纸第一章绪论'1.1课题的背景和意义随着军
7、事技术的飞速发展，目标的检测与跟踪技术已经有了很大的飞跃。以目标跟踪和航迹管理为例，从原来的人工标图到现在的计算机自动处理数据，自动识别目标身份，并且根据目标的威胁程度，自动进行决策，只有很少的情况下，才需要人工干预。我国在这方面的发展与世界先进水平相比，尤其在信息的自动处理方面，有比较大的差距。随着社会的发展和科学的进步，人们所面对的世界日益复杂，信息收集和保存的数量日益增加，信息利用和处理的复杂度不断增长。人们不仅面对海量、多维、种类繁多的信息，而且常被要求对这些信息做出快速、及时的反应。数据融合
8、是其中的关键技术之一，它是一门新兴的、共性的关键技术，在军事和民用上均有广泛的应用前景。数据融合技术就是综合来自不同时间及空间信源的数据信息，得出被测对象或目标一致性的估计或描述，但这种估计或描述较单一传感器有更高的可靠性，更小的模糊度等特征。多传感器数据融合是指对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，从而产生新的、有意义的信息，而这种新信息是任何单一传感器无法获得的。在军事领域，信息融合主要包括多传感器的检测判决融合、多传感器的综合跟踪
