卫星与雷达位置数据自适应关联

V219%TP79%TN957; 卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形.对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型.首先,采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数.然后,将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异.最后,对匹配后的目标进行关联判决.仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务.同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 43; no. 1; pp. 91 - 98
Main Authors 熊振宇, 崔亚奇, 熊伟, 顾祥岐
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 海军航空大学信息融合研究所,山东烟台264001 2021
Subjects
舰船编队目标
空间位置误差
多源数据关联
神经网络
自适应模型
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ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2021.01.12

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Summary:V219%TP79%TN957; 卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形.对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型.首先,采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数.然后,将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异.最后,对匹配后的目标进行关联判决.仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务.同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性.
ISSN:1001-506X
DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2021.01.12