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    航跡

    • 基于GMM與LSTM耦合模型的船舶航跡預(yù)測(cè)算法
      歷史位置信息對(duì)其航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),以此推斷其未來(lái)一段時(shí)間的位置信息[1]。因此,船舶航跡預(yù)測(cè)在減少海上交通密集水域船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)以及輔助進(jìn)行海事搜救、海關(guān)緝私等方面均有重要的經(jīng)濟(jì)及科學(xué)意義。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者在船舶航跡預(yù)測(cè)方面做了大量的研究工作。胡玉可等[2]設(shè)計(jì)了一種基于對(duì)稱分段路徑距離的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,構(gòu)建基于門控循環(huán)單元的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)模型對(duì)船舶航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),側(cè)重于預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)處理部分的研究工作

      上海海事大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年4期2023-01-03

    • 基于自適應(yīng)視線法的無(wú)人機(jī)三維航跡跟蹤方法
      監(jiān)控等軍民領(lǐng)域。航跡跟蹤技術(shù)是保證無(wú)人機(jī)任務(wù)執(zhí)行能力的基礎(chǔ)。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)航跡跟蹤的研究主要包括基于控制論和幾何學(xué)的2類方法。在基于控制論的航跡跟蹤方法中,線性控制方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但面向考慮姿態(tài)控制的航跡跟蹤非線性問(wèn)題,跟蹤精度較差;而非線性控制方法對(duì)模型精度要求較高,生成控制指令更復(fù)雜,工程實(shí)用有難度?;趲缀螌W(xué)的方法源自導(dǎo)彈制導(dǎo)律,通過(guò)在跟蹤航跡上選取一個(gè)運(yùn)動(dòng)的虛擬目標(biāo),然后控制無(wú)人機(jī)趨向目標(biāo),實(shí)現(xiàn)航跡跟蹤。其中,追蹤法、視線法和非線性導(dǎo)引廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)

      航空學(xué)報(bào) 2022年9期2022-10-14

    • 基于高斯過(guò)程的航跡片段關(guān)聯(lián)算法*
      目標(biāo)跟蹤過(guò)程中,航跡中斷是一個(gè)經(jīng)常發(fā)生的問(wèn)題。航跡中斷會(huì)使得航跡連續(xù)性降低,大量的航跡片段造成傳感器存儲(chǔ)負(fù)擔(dān),使得長(zhǎng)期跟蹤管理不善,進(jìn)而威脅資源分配,影響傳感器跟蹤性能。為克服航跡中斷帶來(lái)的挑戰(zhàn),亟需一種能夠有效處理中斷航跡的方法。航跡片段關(guān)聯(lián)(track segment association,TSA)方法是一種常見(jiàn)的處理中斷航跡的方法。文獻(xiàn)[1]最早提出TSA 概念,即通過(guò)保持一致的航跡標(biāo)識(shí)來(lái)減少中斷軌跡的數(shù)量并提高整體跟蹤器性能。文獻(xiàn)[2]提出了一種

      火力與指揮控制 2022年8期2022-09-16

    • 戰(zhàn)略空中目標(biāo)經(jīng)典航跡匹配模型研究
      12]。針對(duì)目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)問(wèn)題,錢夔等[13]提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空中目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)模型,通過(guò)提出目標(biāo)活動(dòng)區(qū)域的變化規(guī)律,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)飛行航跡的預(yù)測(cè)。謝樹(shù)龍等[14]建立信息殘差修正GM預(yù)報(bào)模型,實(shí)時(shí)在線預(yù)報(bào)目標(biāo)航跡點(diǎn),提高預(yù)報(bào)精度。姜龍亭等[15]提出一種面向環(huán)境認(rèn)知的態(tài)勢(shì)評(píng)估模型,提高航跡預(yù)測(cè)精度。Perera等[16]提出了集船舶狀態(tài)估計(jì)和航跡預(yù)測(cè)為一體的船舶檢測(cè)與跟蹤,利用卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)船舶軌跡的預(yù)測(cè)。上述研究均通

      測(cè)控技術(shù) 2022年2期2022-03-25

    • 基于反距離權(quán)值的終端區(qū)航跡預(yù)測(cè)方法仿真
      。終端區(qū)包含大量航跡數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含管制員的意圖,航空器的性能以及飛行員的操作習(xí)慣等諸多不易察覺(jué)的因素,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法可以對(duì)航跡進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。而終端區(qū)內(nèi)的航跡預(yù)測(cè)可以為管制員提供航空器的飛行輔助信息,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)空管自動(dòng)化提供先決條件。國(guó)內(nèi)外主要有兩類航跡預(yù)測(cè)方法,第一類基于航空器動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)模型[1-3]。該類方法通過(guò)對(duì)航空器的飛行環(huán)境進(jìn)行推測(cè),考慮溫度、風(fēng)向和風(fēng)速等因素對(duì)航跡可能產(chǎn)生的影響,根據(jù)航空器飛行時(shí)所處的不同階段建立不同的空氣動(dòng)力學(xué)模

      計(jì)算機(jī)仿真 2021年2期2021-11-17

    • 多源數(shù)據(jù)融合評(píng)估算法的研究
      對(duì)多源數(shù)據(jù)融合后航跡的評(píng)估,包括融合評(píng)估指標(biāo)體系的建立,評(píng)估指標(biāo)計(jì)算方法的確定,評(píng)估數(shù)據(jù)的記錄和導(dǎo)入,評(píng)估指標(biāo)計(jì)算,評(píng)估結(jié)果圖-表展示,及評(píng)估報(bào)告自動(dòng)生成等功能。融合評(píng)估指標(biāo)體系包括兩個(gè)方面,含系統(tǒng)性能評(píng)估和航跡質(zhì)量評(píng)估。其中,系統(tǒng)性能評(píng)估有系統(tǒng)周期處理最大航跡數(shù)和系統(tǒng)瞬時(shí)處理最大航跡數(shù)兩個(gè)指標(biāo);航跡質(zhì)量評(píng)估包括系統(tǒng)航跡質(zhì)量評(píng)估和單條航跡質(zhì)量評(píng)估,其中系統(tǒng)航跡質(zhì)量評(píng)估包括漏情率、虛情率和時(shí)效性等指標(biāo);單條航跡質(zhì)量評(píng)估包括航跡起始時(shí)間、漏關(guān)率、錯(cuò)關(guān)率、航跡

      數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2021年4期2021-06-01

    • 一種基于全程凈航跡的越障判定方法研究
      里,覆蓋起飛飛行航跡的1-4個(gè)段,為滿足運(yùn)行規(guī)章在一發(fā)失效情況下的越障要求,常常需要構(gòu)建整個(gè)起飛飛行凈航跡以表明規(guī)章符合性,這在RNP一發(fā)失效起飛應(yīng)急程序設(shè)計(jì)中更是如此。民航客機(jī)為確保飛機(jī)安全,要求在起飛中任意一點(diǎn)一發(fā)失效時(shí),起飛飛行航跡的凈航跡能夠以運(yùn)行規(guī)章要求的裕度安全越障。為確保這一點(diǎn),航空公司在實(shí)際運(yùn)行中,是通過(guò)預(yù)先進(jìn)行詳細(xì)起飛分析,并在需要時(shí)制定起飛一發(fā)失效應(yīng)急程序來(lái)完成的。這種工作中,大部分機(jī)場(chǎng)只需考慮凈航跡飛越近距(距跑道頭10km左右)或中

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年5期2021-04-01

    • 一種復(fù)雜環(huán)境下的多假設(shè)分支跟蹤方法
      上報(bào)更新后的雷達(dá)航跡信息,完成一個(gè)處理循環(huán)[1-2]。機(jī)載雷達(dá)在載機(jī)運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中下視探測(cè)目標(biāo),雜波環(huán)境具有強(qiáng)度大、特性復(fù)雜、變化快的特點(diǎn),檢測(cè)過(guò)程中容易發(fā)生漏報(bào)和虛警;機(jī)載雷達(dá)一般需要同時(shí)跟蹤大量目標(biāo),跟蹤對(duì)象包含導(dǎo)彈、飛機(jī)、車輛、艦船等各類目標(biāo),目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)范圍廣,缺乏目標(biāo)的先驗(yàn)信息。因此,機(jī)載雷達(dá)跟蹤目標(biāo)時(shí),如果航跡與目標(biāo)一一對(duì)應(yīng),使一批目標(biāo)只能處于運(yùn)動(dòng)參數(shù)固定的某種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下,當(dāng)目標(biāo)機(jī)動(dòng)狀態(tài)不明或目標(biāo)丟點(diǎn)同時(shí)存在機(jī)動(dòng)關(guān)聯(lián)門限內(nèi)的虛警或雜波時(shí),或者在機(jī)

      雷達(dá)科學(xué)與技術(shù) 2020年4期2020-09-11

    • 基于灰色關(guān)聯(lián)度的兩級(jí)實(shí)時(shí)航跡關(guān)聯(lián)算法
      方式[3-5],航跡關(guān)聯(lián)作為分布式多傳感器信息融合系統(tǒng)中的關(guān)鍵一步,用來(lái)判斷各傳感器的航跡是否屬于同一目標(biāo)[6],其判別性能直接影響整個(gè)信息融合系統(tǒng)的性能。末制導(dǎo)階段,導(dǎo)彈在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤打擊過(guò)程中當(dāng)目標(biāo)航跡之間存在交叉時(shí)易出現(xiàn)航跡關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤;同時(shí),由于目標(biāo)釋放的誘餌干擾,使得某些傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)目標(biāo)真實(shí)位置產(chǎn)生嚴(yán)重偏移,進(jìn)一步加劇了航跡關(guān)聯(lián)處理的復(fù)雜性。航跡關(guān)聯(lián)算法主要有基于統(tǒng)計(jì)和基于模糊數(shù)學(xué)的方法。基于統(tǒng)計(jì)算法是以兩兩航跡狀態(tài)估計(jì)的差值作為統(tǒng)計(jì)量[7]

      兵工學(xué)報(bào) 2020年7期2020-08-14

    • 一種改進(jìn)的航跡聚類方法
      行排序,分析離群航跡產(chǎn)生原因降低潛在安全風(fēng)險(xiǎn)[2];分析航班進(jìn)場(chǎng)時(shí)間的相關(guān)特征,分離不同進(jìn)場(chǎng)飛行路徑,預(yù)測(cè)航班到達(dá)時(shí)間[3]。航跡分析中的重要一步是對(duì)航空器通過(guò)不同進(jìn)場(chǎng)路徑產(chǎn)生的航跡簇進(jìn)行合理分離,航跡聚類算法被廣泛用于分析進(jìn)場(chǎng)航班的交通流量特征[4]。近年來(lái)有許多研究者提出了不同的航跡聚類方法[5-7],文獻(xiàn)[8]提出采用主成份分析(PCA)的方法降低數(shù)據(jù)維度,并用基于模型和密度的聚類方法得到聚類航跡,主要考慮雷達(dá)覆蓋區(qū)的入口點(diǎn)航跡的聚類。文獻(xiàn)[9]提出

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020年18期2020-08-07

    • 一種多普勒盲區(qū)下的航跡片段關(guān)聯(lián)方法
      成目標(biāo)點(diǎn)跡丟失和航跡中斷。從信號(hào)處理層面,多普勒盲區(qū)難以消除,因此,可在數(shù)據(jù)處理層面,通過(guò)改進(jìn)目標(biāo)跟蹤方法來(lái)減小多普勒盲區(qū)對(duì)目標(biāo)航跡質(zhì)量造成的影響。一些學(xué)者針對(duì)多普勒盲區(qū)條件下的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題開(kāi)展了深入研究,主要思想是將多普勒盲區(qū)先驗(yàn)信息并入到各種濾波算法中[4-6]。但以上研究均針對(duì)單目標(biāo)環(huán)境,在實(shí)際探測(cè)過(guò)程中,存在雜波和多目標(biāo)的情況,這就涉及到多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的問(wèn)題。一些學(xué)者主要針對(duì)多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法進(jìn)行了改進(jìn)。一類是多普勒盲區(qū)下多目標(biāo)概率密度類跟蹤算法的

      雷達(dá)科學(xué)與技術(shù) 2020年3期2020-07-22

    • 一種分布式雷達(dá)網(wǎng)中的航跡關(guān)聯(lián)方法
      傳感器送來(lái)的局部航跡后,需要對(duì)局部航跡進(jìn)行航跡分類,然后再對(duì)歸類后的航跡進(jìn)行航跡融合,最后形成系統(tǒng)航跡[3-8]。直接對(duì)整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的多條局部航跡進(jìn)行兩兩關(guān)聯(lián),運(yùn)算量會(huì)非常大,每2條航跡間進(jìn)行關(guān)聯(lián)時(shí),都需要求得局部雷達(dá)傳感器跟蹤濾波器提供的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,求該檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量時(shí)要計(jì)算矩陣的求逆、相加和相乘[9-12]。目前,雖然計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度非???,但是矩陣的運(yùn)算量非常大,尤其是求逆運(yùn)算。在雷達(dá)網(wǎng)航跡關(guān)聯(lián)中[13-16],由于多部雷達(dá)同時(shí)跟蹤多個(gè)目標(biāo),局部航跡的數(shù)量

      無(wú)線電工程 2020年4期2020-04-02

    • 基于分類的多機(jī)協(xié)同干擾航跡構(gòu)造研究
      的一個(gè)重要課題。航跡欺騙具有多種形式,相應(yīng)的組網(wǎng)雷達(dá)亦有多種反欺騙策略。本文主要考慮距離假目標(biāo)欺騙與同源性檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)融合之間對(duì)抗問(wèn)題。文獻(xiàn)[1-3]對(duì)距離假目標(biāo)欺騙研究了相關(guān)硬件實(shí)現(xiàn)原理,因而本文不涉及相應(yīng)的硬件實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[4-5]都是建立了單架無(wú)人機(jī)欺騙單部雷達(dá)的基本數(shù)學(xué)模型并對(duì)求解算法進(jìn)行優(yōu)化,其中文獻(xiàn)[4]采用勒讓德偽譜法對(duì)模型進(jìn)行求解,提高了求解模型的精度,文獻(xiàn)[5]提出一種飛行器編隊(duì)協(xié)同控制的虛假航跡產(chǎn)生方法,文獻(xiàn)[6-7]研究了欺騙數(shù)學(xué)模型并對(duì)

      陜西理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2020年1期2020-03-16

    • 機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的算法和實(shí)現(xiàn)
      據(jù)融合的方式,即航跡融合的結(jié)構(gòu)。1.1 主動(dòng)探測(cè)數(shù)據(jù)融合先得到各雷達(dá)搜索狀態(tài)航跡處理結(jié)果,然后進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)、空間配準(zhǔn)和誤差配準(zhǔn),接著將兩者的航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián),確認(rèn)是否為同一目標(biāo)的航跡,如果是則進(jìn)行航跡融合和狀態(tài)估計(jì),得到融合結(jié)果,如果不是則保持原雷達(dá)的航跡處理結(jié)果。輸入:雷達(dá)1航跡信息(ri,θi,φi),其中i=1,2,…n,共有n條航跡,ri為第i條航跡的距離,θi為第i條航跡的方位,φi為第i條航跡的俯仰。雷達(dá)2航跡信息(rj,θj,φj),其中j=1,

      火控雷達(dá)技術(shù) 2019年4期2020-01-07

    • 基于歷史航跡特征的飛行意圖識(shí)別
      增加,飛行目標(biāo)的航跡數(shù)據(jù)也越來(lái)越龐大復(fù)雜。面對(duì)龐大復(fù)雜的航跡數(shù)據(jù),如何有效地利用不同管制意圖的歷史航跡特征,并對(duì)新的航跡意圖進(jìn)行識(shí)別已成為航空業(yè)領(lǐng)域的新穎之處。為了避免對(duì)歷史航跡進(jìn)行大量標(biāo)記人工成本高且難度大的缺點(diǎn),本文采用半監(jiān)督的思想,對(duì)少量歷史航跡進(jìn)行標(biāo)注并定義其意圖。標(biāo)記完成后,首先,利用均值及曲線擬合的思想對(duì)歷史航跡數(shù)據(jù)總結(jié)航跡特征。其次,通過(guò)基于航跡形狀約束的半監(jiān)督K-means 聚類改進(jìn)算法對(duì)歷史航跡進(jìn)行聚類。并將聚類后的特征集存到數(shù)據(jù)庫(kù)。最后

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2019年29期2019-11-22

    • 地形跟隨航跡規(guī)劃
      系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃參考航跡,飛行器在衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)輔助下沿參考航跡自動(dòng)由起始點(diǎn)飛往目標(biāo)點(diǎn),參考航跡在飛行過(guò)程中可根據(jù)探測(cè)到的威脅實(shí)時(shí)調(diào)整。由于這是無(wú)源技術(shù),隱身效果較好。同時(shí)由于在低空突防中飛行器是自動(dòng)飛行的,避免了飛行員的緊張、疲勞,因此適用于長(zhǎng)距離超低空突防。本文基于數(shù)字地形采用綜合航跡平滑算法進(jìn)行地形跟隨參考航跡規(guī)劃。1 地形跟隨航跡規(guī)劃地形跟隨航跡規(guī)劃采用綜合航跡平滑算法,該方法類似于信號(hào)處理中的“地形高程平滑算法”。為避免導(dǎo)航系統(tǒng)定位誤差、數(shù)字地形精度誤

      教練機(jī) 2019年3期2019-11-13

    • 空中飛行目標(biāo)三維航跡的分析與仿真
      便的途徑。對(duì)目標(biāo)航跡的分析、模擬與仿真是研究目標(biāo)飛行特性、進(jìn)行目標(biāo)信息預(yù)測(cè)的第一步。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)目標(biāo)航跡進(jìn)行分析與模擬時(shí),多數(shù)將其看成簡(jiǎn)單的直線運(yùn)動(dòng)或圓周運(yùn)動(dòng)及其組合[2-8],沒(méi)有考慮其他復(fù)雜情況,也很少將速度納入航跡分析中,而有些只研究了個(gè)別典型航跡[9],都未能充分描述戰(zhàn)機(jī)的一些實(shí)際情況。根據(jù)空中飛行目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的實(shí)際情況,考慮將橢圓弧航跡引入航跡模擬中,并將航跡歸為四類:直線航跡、水平面內(nèi)弧線航跡、鉛垂面內(nèi)弧線航跡和復(fù)雜航跡。通過(guò)對(duì)四類航跡進(jìn)行分析,建

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年29期2018-11-17

    • 基于航跡質(zhì)量分析的加權(quán)平均融合算法
      在分布式多傳感器航跡融合系統(tǒng)中[2],各傳感器周期性地將傳感器量測(cè)發(fā)送至跟蹤器,跟蹤器進(jìn)行目標(biāo)跟蹤處理得到局部航跡(傳感器航跡),然后,將跟蹤輸出的局部航跡傳送至融合中心進(jìn)行融合處理。航跡融合包括航跡關(guān)聯(lián)和航跡狀態(tài)估計(jì)融合兩步。其中,在航跡關(guān)聯(lián)過(guò)程中,系統(tǒng)將來(lái)自各傳感器的局部航跡進(jìn)行兩兩關(guān)聯(lián);而在航跡狀態(tài)估計(jì)過(guò)程中,融合中心通過(guò)相應(yīng)的航跡融合算法將那些經(jīng)過(guò)航跡關(guān)聯(lián)后判定為來(lái)自同一目標(biāo)的局部航跡進(jìn)行融合,形成系統(tǒng)航跡。一直以來(lái),航跡融合算法都是分布式多傳感器

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年5期2018-04-26

    • ??漳繕?biāo)航跡關(guān)聯(lián)算法研究
      6部隊(duì))??漳繕?biāo)航跡關(guān)聯(lián)算法研究劉 帥1,2,楊 松1,常 歌1,董亞卓1(1.海軍91655部隊(duì),北京 100036;2.海軍92196部隊(duì))介紹了航跡關(guān)聯(lián)的概念與意義,歸納總結(jié)了航跡關(guān)聯(lián)能夠解決的問(wèn)題以及面臨的困難。研究??漳繕?biāo)航跡關(guān)聯(lián)算法有利于實(shí)現(xiàn)航跡關(guān)聯(lián)工作的自動(dòng)化,提高工作效率和準(zhǔn)確率。通過(guò)拉格朗日插值法對(duì)真值航跡進(jìn)行插值,獲得足夠多的時(shí)標(biāo)一致的融合航跡與真值航跡對(duì)應(yīng)的航跡點(diǎn),計(jì)算對(duì)應(yīng)航跡點(diǎn)之間的距離,與給定閾值相比較,判斷其對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自

      計(jì)算機(jī)時(shí)代 2017年10期2017-10-19

    • 一種基于斜距離信息的探測(cè)系統(tǒng)航跡起始算法
      離信息的探測(cè)系統(tǒng)航跡起始算法張 星,杜嘉薇,陳汗龍,崔龍飛(中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心研究所,河南 洛陽(yáng) 471003)航跡起始是探測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分,是情報(bào)處理的首要問(wèn)題,確保正確的航跡起始是減少探測(cè)跟蹤固有組合爆炸的有效措施。在研究常用的直觀法、M/N邏輯法等航跡起始算法的基礎(chǔ)上,提出了基于斜距離信息的改進(jìn)邏輯法,在M/N邏輯框架下內(nèi)增加斜距離的二次波門約束,并將同一波門內(nèi)的多個(gè)量測(cè)合并成一個(gè)組合量測(cè),減少起始航跡數(shù)量,提高航跡起批效率。仿真結(jié)果表明,

      電子科技 2017年8期2017-07-19

    • 多目標(biāo)跟蹤中一種改進(jìn)的航跡起始算法
      跟蹤中一種改進(jìn)的航跡起始算法賈巖松1,許志偉2(1.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,成都 610065;2.國(guó)家空管自動(dòng)化系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610065)邏輯法是航跡起始的一種傳統(tǒng)方法,在多目標(biāo)跟蹤中,傳統(tǒng)的邏輯法虛警率較高,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法。該算法首先將航跡進(jìn)行分類劃分,不同分類的航跡關(guān)聯(lián)量測(cè)數(shù)量不同;同時(shí)在航跡起始確認(rèn)階段,提出最小檢測(cè)數(shù)量準(zhǔn)則、丟失數(shù)量準(zhǔn)則、最小速度準(zhǔn)則、最大速度準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法降低虛警率。多目標(biāo)跟蹤;航跡起始;

      現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2017年9期2017-05-12

    • 基于最小二乘法的橢圓擬合實(shí)時(shí)航跡矢量化方法
      法的橢圓擬合實(shí)時(shí)航跡矢量化方法民航業(yè)的快速發(fā)展使得各地空管部門壓力急劇增大,為了解決日益嚴(yán)峻的空中交通管制問(wèn)題,本文提出實(shí)時(shí)航跡矢量化方法。該方法的原理為首先對(duì)實(shí)時(shí)雷達(dá)數(shù)據(jù)采用最小二乘法擬合航跡段,然后通過(guò)判定航跡段間的夾角,將航跡處理為直線段與曲線段的連接;最后通過(guò)橢圓擬合方法對(duì)實(shí)時(shí)航跡點(diǎn)預(yù)測(cè),以及相應(yīng)的偏差修正,以完成對(duì)于實(shí)時(shí)航跡的矢量化預(yù)測(cè)過(guò)程。對(duì)飛行航跡進(jìn)行擬合的方法以最小二乘法最為普遍,最早的橢圓擬合方法源自最小二乘法,考慮隨機(jī)產(chǎn)生的誤差對(duì)數(shù)據(jù)的

      中國(guó)科技信息 2016年18期2016-10-18

    • 雷達(dá)目標(biāo)航跡建立和管理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      。其中,雷達(dá)目標(biāo)航跡建立和管理是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要步驟之一。其重要意義在于,僅僅將原始雷達(dá)視頻回波經(jīng)過(guò)點(diǎn)跡凝聚處理,產(chǎn)生的單一點(diǎn)跡信息已經(jīng)不能滿足雷達(dá)系統(tǒng)和用戶對(duì)雷達(dá)目標(biāo)信息的要求,有必要在點(diǎn)跡凝聚和處理后對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡等相關(guān)信息進(jìn)行更深層次的研究,而這正是雷達(dá)目標(biāo)航跡建立和管理所研究的核心內(nèi)容。所謂航跡,是指對(duì)目標(biāo)的若干點(diǎn)跡進(jìn)行處理后連成的曲線。航跡建立和處理是將同一目標(biāo)的點(diǎn)跡連成航跡的處理過(guò)程[1]。通過(guò)航跡建立和管理,與僅提供點(diǎn)跡信息相比,用戶

      現(xiàn)代導(dǎo)航 2015年4期2015-12-31

    • 面向機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)的多噪聲因素航跡聚類
      評(píng)估和預(yù)測(cè),結(jié)合航跡數(shù)據(jù)、飛行速度、飛機(jī)機(jī)型數(shù)據(jù)等機(jī)場(chǎng)噪聲主要影響因素進(jìn)行航跡聚類。研究每一簇內(nèi)的航跡噪聲影響范圍和監(jiān)測(cè)點(diǎn)噪聲影響值是否相似,為機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)提供理論與技術(shù)支持尤為重要。因此,開(kāi)展航跡聚類研究有著十分重要的應(yīng)用價(jià)值。由于機(jī)場(chǎng)跑道資源有限,機(jī)場(chǎng)流量擁堵,使得機(jī)場(chǎng)空域流量擁擠和航班延誤嚴(yán)重,F(xiàn)rank等提出了基于航跡點(diǎn)比對(duì)進(jìn)行航跡聚類[1],更好地規(guī)劃空域內(nèi)的飛行程序,從而減少空域擁堵和航班延誤;Gariel等提出了基于最長(zhǎng)公共子序列的相似性度量

      計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2015年12期2015-12-20

    • 雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的虛假航跡綜合抑制技術(shù)
      )0 引 言虛假航跡是由非真實(shí)目標(biāo)的雷達(dá)量測(cè)數(shù)據(jù)(雜波、干擾等)建立的虛假的、錯(cuò)誤的目標(biāo)航跡。在作戰(zhàn)指揮時(shí),如果態(tài)勢(shì)中存在大量的虛假航跡,必然會(huì)給指揮員的作戰(zhàn)決策帶來(lái)嚴(yán)重的干擾。因此對(duì)于任何一個(gè)探測(cè)系統(tǒng)來(lái)說(shuō),所產(chǎn)生的虛假航跡越少越好。但目前,由于探測(cè)環(huán)境日益復(fù)雜,且存在很多有源、無(wú)源干擾,雷達(dá)為了能夠盡早發(fā)現(xiàn)散射面積日益減小的作戰(zhàn)平臺(tái),導(dǎo)致探測(cè)數(shù)據(jù)中不可避免會(huì)混雜部分雜波或干擾數(shù)據(jù)。當(dāng)雜波密度過(guò)大時(shí),僅單純使用現(xiàn)有的航跡起始算法[1-5]常常會(huì)建立較多的虛

      艦船電子對(duì)抗 2015年6期2015-08-10

    • 基于航跡點(diǎn)法向距離的航跡聚類研究
      00300)基于航跡點(diǎn)法向距離的航跡聚類研究徐 濤1,2,李永祥1,呂宗平2(1.中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,天津300300;2.中國(guó)民航大學(xué)中國(guó)民航信息技術(shù)科研基地,天津300300)隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,機(jī)場(chǎng)噪聲污染問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重,研究航跡聚類對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)防治理工作具有重要意義。現(xiàn)有航跡聚類算法所采用的航跡點(diǎn)對(duì)選取方式,無(wú)法實(shí)現(xiàn)所選航跡點(diǎn)對(duì)在空間上的對(duì)應(yīng),嚴(yán)重影響聚類效果。針對(duì)這一問(wèn)題,提出一種基于航跡點(diǎn)法向距離的航跡聚類模型。該模型采用航跡點(diǎn)

      系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2015年9期2015-07-26

    • 基于AIS航跡擬合的船舶航跡帶寬度計(jì)算與分析
      婷摘 要:船舶的航跡帶寬度值反映了船舶在航行過(guò)程中偏離航跡線的程度,可以表征船舶的位置變化情況,能夠?yàn)榇巴ê桨踩芯亢秃降缹挾仍O(shè)計(jì)等方面提供參考依據(jù)?;贏IS數(shù)據(jù)獲取船舶位置點(diǎn)進(jìn)行航跡擬合,并考慮風(fēng)流壓差的影響計(jì)算船舶航跡帶寬度,與設(shè)計(jì)規(guī)范給出的值進(jìn)行對(duì)比分析,為相關(guān)規(guī)范的進(jìn)一步研究和發(fā)展奠定基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞:航跡帶寬度 AIS數(shù)據(jù) 航跡擬合 風(fēng)流壓偏角endprint

      珠江水運(yùn) 2015年11期2015-07-24

    • 基于航跡似然性的一體化目標(biāo)跟蹤算法研究*
      33012)基于航跡似然性的一體化目標(biāo)跟蹤算法研究*鄭潤(rùn)高 陳金來(lái) 梁東坡(海軍蚌埠士官學(xué)校 蚌埠 233012)針對(duì)目前大多數(shù)目標(biāo)跟蹤算法解決的只是目標(biāo)跟蹤過(guò)程(航跡起始、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、航跡維持和航跡終止)中的部分問(wèn)題,探討了如何將目標(biāo)跟蹤的整個(gè)過(guò)程在一個(gè)算法中完整體現(xiàn)的可能性。通過(guò)研究,發(fā)現(xiàn)了航跡似然性這一有效參量,在此基礎(chǔ)上提出了基于航跡似然性的一體化目標(biāo)跟蹤算法。在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中,該算法通過(guò)航跡假設(shè)、利用航跡似然性參數(shù)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)新目標(biāo)、較準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)數(shù)

      艦船電子工程 2015年11期2015-06-07

    • 一種目標(biāo)航跡數(shù)據(jù)聚類挖掘分析方法
      1)0 引言目標(biāo)航跡數(shù)據(jù)聚類挖掘分析能夠從紛雜的航跡數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的潛在運(yùn)動(dòng)軌跡,可以用于態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)挖掘、目標(biāo)行為意圖分析和空中交通流量分析等領(lǐng)域[1-5]。現(xiàn)有的航跡數(shù)據(jù)挖掘算法大多數(shù)是針對(duì)整個(gè)航跡設(shè)計(jì)的,但在實(shí)際數(shù)據(jù)中,整條航跡具有相似性的情況不多,大多數(shù)情況是不同航跡之間在部分航跡線段上具有相似性,以整條航跡為研究對(duì)象的聚類算法往往不能發(fā)現(xiàn)局部航跡線段的聚集特性[6,7]。本文給出一種新的目標(biāo)航跡數(shù)據(jù)聚類分析算法,以航跡線段為對(duì)象設(shè)計(jì)聚類挖掘算法,并按

      無(wú)線電工程 2015年3期2015-01-01

    • 小波變換在多源航跡處理中的應(yīng)用
      50006)多源航跡處理是雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)中的重要問(wèn)題,主要包括各信息源航跡濾波及估計(jì)、航跡關(guān)聯(lián)及航跡融合。經(jīng)過(guò)多步處理的航跡信息最后用來(lái)進(jìn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅判斷,為指揮員提供輔助決策。目前,許多文獻(xiàn)對(duì)多信息源航跡處理方法進(jìn)行了研究探討,但大都是在空間域上對(duì)目標(biāo)的航跡參數(shù)進(jìn)行處理。目標(biāo)航跡數(shù)據(jù)序列實(shí)際上是一個(gè)非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程,在航跡的特征向量分析中,低頻部分反映了航跡的總體態(tài)勢(shì),高頻部分反映了運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)和噪聲干擾[1]。而小波的多分辨率特性可以將信號(hào)的低頻和高頻部分

      網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2014年3期2014-11-10

    • 基于K-Medoids聚類的多傳感器航跡關(guān)聯(lián)算法
      0001哈爾濱)航跡融合必須以航跡關(guān)聯(lián)為前提,因此關(guān)聯(lián)判定的準(zhǔn)確性將直接影響到整個(gè)航跡融合系統(tǒng)的性能.航跡關(guān)聯(lián)備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注,一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一.Ashraf M.Aziz[1]提出了一種基于模糊均值聚類的航跡融合方法來(lái)解決分布式多傳感器多目標(biāo)多屬性重疊覆蓋場(chǎng)景中的航跡關(guān)聯(lián)和融合問(wèn)題.Baoguo Tian等[2]將航跡關(guān)聯(lián)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成多維分配問(wèn)題進(jìn)行求解.Songhwai Oh等[3]用馬爾科夫鏈蒙特卡洛數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法較好地解決了目標(biāo)密集環(huán)境下的航

      哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年1期2012-09-03

    • 密集雜波環(huán)境下邏輯起始算法研究
      028)0 引言航跡起始是目標(biāo)跟蹤的第一步,它是建立新的目標(biāo)檔案的決策方法,主要包括暫時(shí)航跡形成和軌跡確定兩個(gè)方面,是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中的首要問(wèn)題。航跡起始的準(zhǔn)則應(yīng)是在虛警概率最小的情況下能正確起始目標(biāo)航跡。由于航跡起始時(shí),目標(biāo)一般距雷達(dá)站很遠(yuǎn),傳感器探測(cè)分辨力低,測(cè)量精度差,加之真假目標(biāo)的出現(xiàn)無(wú)真正的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,因此在多目標(biāo)航跡處理中,航跡起始是難以處理的問(wèn)題[1-3]。與跟蹤維持階段的研究成果相比,這方面的研究成果較少,有關(guān)航跡起始算法性能分析方面的成果更少

      電光與控制 2012年1期2012-08-27

    • 基于改進(jìn)遺傳算法的UAV航跡規(guī)劃
      的關(guān)鍵技術(shù)之一,航跡規(guī)劃問(wèn)題已受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛研究,但目前關(guān)于最優(yōu)航跡求解問(wèn)題,大多是將某條整體代價(jià)最小航跡作為最優(yōu)航跡,而沒(méi)有求解出航跡航跡點(diǎn)的殺傷概率[1-2],這樣可能導(dǎo)致的問(wèn)題是:即使某條航跡整體代價(jià)最小,但可能會(huì)出現(xiàn)局部航跡點(diǎn)的殺傷概率無(wú)法滿足UAV的安全性要求,因此所得到的最優(yōu)航跡并不是真正意義上的最優(yōu)航跡 。文獻(xiàn)[3-4]將火力殺傷區(qū)分為完全殺傷區(qū)和概率殺傷區(qū),利用分水嶺算法求解出了最優(yōu)航跡,但仍然沒(méi)有求解出航跡點(diǎn)的具體殺傷概率,因此所

      電光與控制 2012年1期2012-08-27

    • 基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性的邏輯航跡起始方法*
      001)1 引言航跡起始是航跡處理中的首要問(wèn)題[1~3],但同跟蹤維持的研究相比,航跡起始課題方面的研究成果非常少。由于航跡起始時(shí),目標(biāo)一般距偵察站很遠(yuǎn),傳感器探測(cè)分辨力低、測(cè)量精度差,加之真假目標(biāo)的出現(xiàn)無(wú)真正的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,因此在多目標(biāo)航跡處理中,航跡起始問(wèn)題是難以處理的問(wèn)題[4~6]。在實(shí)際應(yīng)用中邏輯法在虛警概率比較低的情況下可以有效的起始目標(biāo)的航跡。為了能在虛警概率比較高的情況下,快速起始航跡,本文根據(jù)航跡起始時(shí),目標(biāo)距離比較遠(yuǎn),一般作勻速或勻加速直線運(yùn)

      艦船電子工程 2010年5期2010-04-26

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