【摘 要】
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轨迹关联作为多传感器信息融合的基础,在水下复杂的环境中,若传感器处于不完全相同的监视区域内发生漏探、随机虚警时,会造成多个传感器上显示的目标轨迹不完全一致,以致于不同传感器上报的轨迹集合里可能找不到与真实目标相对应的轨迹,让原本复杂的轨迹关联问题难度增大。所以在水下多噪点复杂环境下,将目标轨迹进行准确地关联,对海洋资源的开发利用具有着重要意义。针对水下测量存在误差、传感器上报目标不一致等情况的多目
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轨迹关联作为多传感器信息融合的基础,在水下复杂的环境中,若传感器处于不完全相同的监视区域内发生漏探、随机虚警时,会造成多个传感器上显示的目标轨迹不完全一致,以致于不同传感器上报的轨迹集合里可能找不到与真实目标相对应的轨迹,让原本复杂的轨迹关联问题难度增大。所以在水下多噪点复杂环境下,将目标轨迹进行准确地关联,对海洋资源的开发利用具有着重要意义。针对水下测量存在误差、传感器上报目标不一致等情况的多目标轨迹关联问题,本文提出一种高斯混合模型整数非线性规划（Gaussian Mixed Integer Nonlinear Programming,GMP）算法,采用轨迹分级预处理来剔除噪点,通过轨迹间拓扑信息来建立高斯混合模型,利用最大似然构造一种新颖的混合整数非线性规划,从而找到水下目标轨迹之间的匹配关系,并通过不断递归传感器偏差估计的方式降低关联偏差,同时引入加权的思想,通过期望最大化聚类算法（Expectation Maximum,EM）得到高斯混合整数非线性规划中的最优闭合解,在期望最大化阶段来求解轨迹的对应关系,最后得到水下目标的轨迹关联结果。仿真实验结果表明,本文提出的GMP算法在不同目标个数、不同传感器测角测距误差、以及不同传感器探测概率的情况下,与GMP算法、REP算法、FFT算法、FCM算法的平均正关联率进行对比,即实验结果经过100次蒙特卡罗仿真求均值,比较在不同系统误差下正确关联的目标数与同源轨迹数的比值,结果表明在多噪点、高虚警的水下环境中,GMP算法具有较高的准确性与较好的鲁棒性。
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