多传感器数据融合与航迹预测算法研究

"多传感器数据融合是信息技术领域中的一个重要概念，主要应用于军事、航空航天、自动驾驶等多个领域，通过整合来自多个传感器的信息，提高数据的准确性和完整性。数据融合技术旨在减少不确定性，增强系统的态势感知能力。 在描述的场景中，具体讨论的是在潜艇战术环境中如何运用数据融合算法。首先，通过航迹关联算法对所有雷达的观测数据进行处理，识别出不同的目标，并进行航迹相似性的判断。这种关联算法可能基于统计距离，如广义统计距离，用于确定不同雷达观测到的目标是否属于同一实体。通过MATLAB进行计算，得到每个雷达检测到的目标数量。 其次，对雷达观测的航迹进行时间配准，确保所有数据在同一时间轴上，以便进行进一步分析。这通常涉及到插值方法，以填充时间上的空白，同时使用相关系数和广义欧拉距离作为判断标准，以确定哪些航迹对代表同一目标。选定一个典型目标进行深入研究。 接着，引入了正北误差的概念，并构建相应的误差模型。通过计算每个雷达对目标的平均正北误差，可以校正系统误差，为后续的数据融合做准备。在消除系统误差后，采用无偏融合估计模型，设计了矩阵加权线性最小方差最优融合算法进行数据融合，这一步骤有助于提高数据的精度和一致性。 数据融合后，利用Kalman滤波算法对目标的未来轨迹进行预测。Kalman滤波是一种有效的动态系统状态估计方法，能够结合先验知识和实时观测数据，不断更新对系统状态的估计，因此适合于目标跟踪和预测。 为了验证预测算法的有效性，建立了衡量实时性和精度的模型。经过计算，证明了所提出的预测算法具有高精度和良好的实时性，能准确预测目标的真实轨迹。 这篇论文涉及的关键技术包括关联算法、融合算法、系统误差校正、加权处理以及Kalman滤波预测。这些技术的应用展示了如何在多传感器环境中有效地处理和融合数据，以实现对目标的精确跟踪和预测，对于提升战术决策的质量至关重要。"