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组网雷达自适应数据融合跟踪算法
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TN957.52+4

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陕西省自然科学基金资助项目(2010JQ800)


A Study of Adaptive Data Fusion Algorithm for Netted Radar Tracking
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    摘要:

    针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。

    Abstract:

    For the tracking of maneuvering targets under complicated air-battle environment, an adaptive filter data fusion algorithm for netted radar tracking is presented. First, according to a certain rule, the algorithm is used to find the best weights to make the fusion estimate an optimal goal. Secondly, the point is put into adaptive filter as an input signal. The interest related new adaptive filtering algorithm is used for the error change in the state equation and measurement equation to adjust the size of the gain matrix. According to the adaptive filter system state noise output signal and the current data, weights for radars are adjusted on line by using fuzzy logic system. The system output is the adaptive data fusion target optimal state estimation. The results of simulation verify the superiority of the algorithm in precision and convergence speed and realize the adaptive tracking for the target of netted radar system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙国伟,谢军伟,孙博.组网雷达自适应数据融合跟踪算法[J].空军工程大学学报,2013,(6):38-41

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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