分布式无源传感器系统多目标跟踪算法研究

"分布式无源传感器系统多目标跟踪算法 (2012年)" 本文主要探讨的是在分布式无源多传感器系统中的多目标跟踪问题。在实际应用中，尤其是在军事领域，这种技术对于提升系统在复杂电子战环境下的生存能力和效能至关重要。无源传感器系统由于其隐蔽性强、获取目标信息丰富等特性，成为了研究的热点。传统的无源定位方法包括多站测向交叉定位、多站测时差定位和相位差变化率定位等，但这些方法大多基于集中式系统，存在信息损失小但系统生存能力较差的问题。 该论文提出了一个分布式无源传感器系统的方法来解决这一问题。在分布式系统中，每个无源传感器独立处理自身的角度测量数据，利用波门技术进行关联配对和滤波，以减少噪声和误差的影响。波门技术是一种用于数据筛选和目标识别的技术，它能够在一定程度上抑制非目标信号，提高目标检测的准确性。 处理后的数据随后被送至融合中心，融合中心通过构建的χ²分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联。χ²检验是一种统计分析方法，用于判断观测数据是否符合预期的分布模型，从而辅助决策或关联分析。这种方法有助于区分不同的目标并减少虚假关联，提高跟踪的精度。 接下来，融合中心通过交叉定位和位置信息融合技术，结合来自不同传感器的数据，估计多个目标的实际位置。交叉定位是利用不同观测站的数据互相校正，以提高定位的准确度。位置信息融合则涉及到多源信息的整合，目的是得到更精确的目标位置估计。 论文的作者通过仿真分析验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明，该分布式无源传感器系统能够有效地进行多目标跟踪，提高了系统的整体性能，尤其是生存能力和抗干扰能力。这项研究对于改进无源传感器网络的设计和优化多目标跟踪策略具有重要的理论和实践意义。 关键词：无源定位；分布式系统；航迹关联；无源传感器 中图分类号：TN953 文献标志码：A 此项研究是在“泰山学者”建设工程专项经费资助下完成的，由修建华副教授及其团队进行，他们专注于无源传感器系统的多目标跟踪算法的创新与优化。通过这样的分布式系统设计，不仅降低了对通信容量的需求，还增强了系统的可靠性和生存能力，为未来类似系统的开发提供了有价值的参考。