集中式群目标精细航迹起始算法提升多传感器效能

本文主要探讨的是集中式多传感器群目标的精细航迹起始问题，这是一个在雷达数据处理领域中的关键挑战，特别是在多传感器网络中，如何准确地初始化和跟踪群集中的目标对象。提出的算法针对这一问题提供了一种创新的解决方案。 该算法的核心思想是通过集中式的处理方式，有效地整合来自多个传感器的数据。首先，算法运用循环阈值模型和群中心点的概念进行预分割和预互联，这一步旨在识别出潜在的目标群体并初步建立它们之间的联系。这种方法有助于减少噪声和误检测，提高目标检测的可靠性。 接下来，预互联成功的群组被进一步按传感器划分成子群。在每个子群内部，算法采用灰色精细互联模型来剔除虚假的量测信息，这是通过灰度关联分析技术实现的，它能够有效识别和排除那些不一致或异常的数据点，保证后续处理的准确性。 量测合并模型在此阶段发挥重要作用，它用于消除群内多传感器对同一目标产生的冗余信息，确保每个目标的观测数据只被合理地考虑一次，从而避免了数据重复和错误估计。这样，算法能够更精确地构建和更新目标的航迹。 最后，算法结合灰色精细互联模型和航迹得分机制，对群内量测进行精细互联，形成最终的航迹输出。航迹得分是根据每个量测的可靠性和与其他航迹的一致性进行评估的，这有助于确定航迹的真实性和可信度。 通过与分布式多传感器修正逻辑法以及基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法的仿真比较，该算法显示出显著的综合性能优势，尤其是在精度、鲁棒性和实时性方面。这对于提升多传感器系统的目标跟踪能力，特别是在复杂环境和多目标情况下，具有重要的实际应用价值。 总结来说，这篇论文提出了一种集中式多传感器群目标精细航迹起始算法，它通过预处理、量测筛选、冗余信息消除和精细互联等步骤，有效地解决了群内目标跟踪的难题，展现出在复杂环境中提高目标定位和识别能力的潜力。