【摘 要】
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有源雷达与电子支援措施(ESM)数据关联是雷达与ESM数据融合的前提。通过测量数据的坐标变换,对ESM数据基于灰色代数曲线模型(GAM)进行平滑,同时对雷达数据采用卡尔曼滤波和预
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有源雷达与电子支援措施(ESM)数据关联是雷达与ESM数据融合的前提。通过测量数据的坐标变换,对ESM数据基于灰色代数曲线模型(GAM)进行平滑,同时对雷达数据采用卡尔曼滤波和预测,实现了雷达与ESM数据的时空对准。最后给出了基于方位差和方位变化率之差的判决函数以及数据关联判定逻辑。
Active Radar and Electronic Support Measures (ESM) data correlation are the prerequisites for radar and ESM data fusion. By coordinate transformation of measurement data, the gray algebraic curve model (GAM) of ESM data is smoothed, and Kalman filtering and prediction of radar data are used to realize the space-time alignment of radar and ESM data. Finally, the decision function based on the difference between azimuth and azimuth change rates and the data association decision logic are given.
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