灰色优势分析在多雷达数据融合中的应用

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当多部雷达同时跟踪低空飞行的小目标时 ,由于各部雷达受到自身探测精度、低空杂波和电子干扰等因素的影响 ,易使部分雷达探测数据不精确 ,造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一情况 ,本文提出一种基于一次融合数据为特征的灰色优势分析准则 ,把每时送入融合中心比较差的雷达数据用一次融合后的数据替换 ,再进行二次融合。仿真结果表明 ,应用灰色优势分析实现二次数据融合 ,可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性。 When multiple radars simultaneously track small targets flying at low altitude, the radar detection data are easily inaccurate due to the self-detection accuracy, low-level clutter and electronic jamming, and the accuracy of data processing in the fusion center declines. In view of this situation, this paper presents a gray edge analysis criterion based on the first fusion data, which replaces the once-merged radar data with the poorer radar data sent to the fusion center every time, and then performs the second fusion. The simulation results show that the application of gray advantage analysis to achieve secondary data fusion can further improve the tracking accuracy and reliability of the radar system.
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