【正文】 。首先闡述了多傳感器信息融合的定義和基本原理，其次又從層次和體系兩方面介紹了信息融合的結(jié)構(gòu)組成，然后又大體上闡述了信息融合的方法和應(yīng)用，最后針對(duì)本文研究的課題背景，較為詳細(xì)地?cái)⑹隽吮疚慕鉀Q問題的思路和采取的技術(shù)路線。3 多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)處理 碩士論文 143 多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)處理在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域應(yīng)用信息融合技術(shù)是近年來研究的熱點(diǎn)。目標(biāo)跟蹤是為了維持對(duì)當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)，同時(shí)也對(duì)傳感器接收到的含有噪聲污染的量測(cè)信息進(jìn)行處理的過程。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中敵機(jī)突防能力的增強(qiáng)以及目標(biāo)機(jī)動(dòng)性的增加，為了獲得全戰(zhàn)場(chǎng)范圍內(nèi)精確、實(shí)時(shí)、高效的目標(biāo)信息，提高對(duì)未來戰(zhàn)場(chǎng)中高速/超高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)的打擊效能，多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域?qū)⑹俏磥硌芯康臒狳c(diǎn)。1955 年 首次在應(yīng)用物理雜志的一篇文章中提出多目標(biāo)跟蹤的基本概念 [29]，多目標(biāo)跟蹤是將濾波、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、機(jī)動(dòng)識(shí)別、預(yù)測(cè)、跟蹤門及跟蹤起始與終結(jié)等環(huán)節(jié)有機(jī)結(jié)合在一起。圖 給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的多目標(biāo)跟蹤原理圖 [30]。量測(cè)數(shù)據(jù)的形成與處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)跟蹤門規(guī)則濾波與預(yù)測(cè)機(jī)動(dòng)識(shí)別跟蹤起始與跟蹤終結(jié)目標(biāo)狀態(tài)圖 多目標(biāo)跟蹤基本原理圖 進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，主要是通過獲得目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)來實(shí)現(xiàn)的，狀態(tài)估計(jì)是通過一系列數(shù)據(jù)處理技術(shù)來完成的。在雷達(dá)數(shù)據(jù)處理過程中，首先要用到量測(cè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括坐標(biāo)變換，時(shí)空對(duì)準(zhǔn)等。常用的線性濾波方法有卡爾曼濾波方法、維納濾波、最小二乘濾波以及線性自回歸濾波法等。這些濾波方式是現(xiàn)代雷達(dá)信息處理的基礎(chǔ)，其中卡爾曼濾波歷史最為悠久，技術(shù)成熟且計(jì)算方便。在卡爾曼濾波基礎(chǔ)上，目前又提出了多種自適應(yīng)濾波算法。本章針對(duì)本課題所用到的數(shù)據(jù)處理技術(shù)做具體介紹與分析。 量測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) 在雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中，有效可行的量測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)一方面能降低雷達(dá)信息處理的計(jì)算量，另一方面有利于提高目標(biāo)跟蹤性能。本小節(jié)主要介紹了量測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理中的坐標(biāo)變換、時(shí)間對(duì)準(zhǔn)、空間對(duì)準(zhǔn)技術(shù)。碩士論文 多傳感器多目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)與融合算法研究 15 坐標(biāo)變換 對(duì)雷達(dá)來講，目標(biāo)的量測(cè)和數(shù)據(jù)處理不是在同一個(gè)坐標(biāo)系完成的。在許多雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)中，目標(biāo)的量測(cè)是在極坐標(biāo)系下完成，對(duì)數(shù)據(jù)的處理是在直角坐標(biāo)系下完成的。因此就需要坐標(biāo)轉(zhuǎn)換技術(shù) [3133]，將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換到同一個(gè)坐標(biāo)系下進(jìn)行處理。 OXYZOXYZ P??r 圖 直角坐標(biāo)系（左）和空間極坐標(biāo)系（右）坐標(biāo)變換就是將一個(gè)空間坐標(biāo)系中的目標(biāo)，根據(jù)位置關(guān)系，變換到另一個(gè)坐標(biāo)系中，并且可以給出兩坐標(biāo)間的關(guān)系。即實(shí)現(xiàn)了同一目標(biāo)位置在兩個(gè)不同坐標(biāo)系中的表示，為雷達(dá)系統(tǒng)中的目標(biāo)量測(cè)和數(shù)據(jù)處理提供了方便。常見的坐標(biāo)變換有兩種方式：平移變換和旋轉(zhuǎn)變換。任何雷達(dá)系統(tǒng)的坐標(biāo)變換都可通過這兩種或者一種變換來實(shí)現(xiàn)。平移變換就是改變坐標(biāo)軸的位置而不改變其方向。假設(shè)新坐標(biāo)系原點(diǎn)相對(duì)于舊坐標(biāo)系坐標(biāo)為 ，有一點(diǎn) 在舊新坐標(biāo)系中坐標(biāo)分別為 和 ，可以得(,)abcp(,)xyz39。39。(,)z出： ()39。39。39。xaybzc?????? 旋轉(zhuǎn)變換不改變?cè)c(diǎn)位置而只改變坐標(biāo)軸的方向。下面就針對(duì)一個(gè)坐標(biāo)軸不動(dòng)，另外兩個(gè)軸圍繞這個(gè)軸旋轉(zhuǎn)的情況，來研究旋轉(zhuǎn)變換的公式推導(dǎo)過程。如圖 所示。軸和 軸繞 軸旋轉(zhuǎn) 角得到 和 ，即 經(jīng)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)變?yōu)?。XYZ?39。OX39。YZ39。39。OXYZ??39。X39。Y3 多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)處理 碩士論文 16圖 Z 軸旋轉(zhuǎn)幾何關(guān)系圖如果有一點(diǎn) 在舊新坐標(biāo)系中坐標(biāo)分別為 和 ，根據(jù)圖 中幾何p(,)xyz39。39。(,)z關(guān)系可以得出 ()39。39。39。cosinxyz????????同樣，若是單獨(dú)繞 軸和 軸旋轉(zhuǎn)，得到以下類似公式：XY () ()39。39。39。cosinixyzz???????? 39。39。39。cosinixzyz????????在雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中，為了能讓雷達(dá)系統(tǒng)中的量測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理很方便地轉(zhuǎn)換，常用到直角坐標(biāo)系和空間極坐標(biāo)系的相互變換。下面就簡(jiǎn)單介紹下直角坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。設(shè)直角坐標(biāo)系中任意一點(diǎn) 的位置坐標(biāo)為 ，在極坐標(biāo)系中對(duì)應(yīng)位置坐標(biāo)為P(,)xyz，則直角坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系為：(,)r?? 或 ()cosinxryz???????221tan(/)siryxzr?????????在雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)中，由于目標(biāo)的狀態(tài)方程在直角坐標(biāo)系中可以簡(jiǎn)單地描述，而量測(cè)方程、濾波增益在極坐標(biāo)系下完成。故常采用混合坐標(biāo)系對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。圖 是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的混合坐標(biāo)系流程圖。預(yù)測(cè)邏輯（ 直角坐標(biāo) ）濾波增益直角坐標(biāo) 極坐標(biāo) 極坐標(biāo) 直角坐標(biāo)F1?F? ?量測(cè)數(shù)據(jù)（ 極坐標(biāo) ）新息（ 直角坐標(biāo) ）濾波狀態(tài)（ 直角坐標(biāo) ）)|(kZ)1(?kv ?A(|)Xk A(1|)Xk圖 混合標(biāo)系中的跟蹤濾波流程圖 在本文后續(xù)要用到的雷達(dá)量測(cè)數(shù)據(jù)，就是基于直角坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系的相互轉(zhuǎn)換。在雷達(dá)系統(tǒng)中，雷達(dá)的量測(cè)噪聲一般服從正態(tài)分布的。圖 為其基本轉(zhuǎn)換過程：碩士論文 多傳感器多目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)與融合算法研究 17模擬航跡真值（ 直角坐標(biāo)系 ）直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)在極坐標(biāo)中加入白噪聲極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為直角坐標(biāo)量測(cè)數(shù)據(jù) 圖 本文采用的雷達(dá)量測(cè)數(shù)據(jù)形成流程圖 時(shí)間配準(zhǔn)算法對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)來說，由于各個(gè)雷達(dá)傳感器對(duì)目標(biāo)的測(cè)量是相互獨(dú)立的，且采樣周期也一般不同，另外再加上傳輸延遲，使各個(gè)局部傳感器在向融合中心傳輸?shù)膱?bào)告是不同的，便需要時(shí)間配準(zhǔn)來進(jìn)行融合。所謂時(shí)間配準(zhǔn)一般就是將各部雷達(dá)的測(cè)量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到掃描周期較長(zhǎng)的一部雷達(dá)當(dāng)中去，即將關(guān)于同一目標(biāo)的各雷達(dá)不同步的量測(cè)信息同步到同一時(shí)刻。從而使后續(xù)研究的航跡關(guān)聯(lián)、融合得到有效地進(jìn)行。目前，常采用 [34]?，F(xiàn)設(shè)有兩類傳感器，分別為傳感器A和傳感器B，傳感器 A采樣周期為 ，傳感器B?采樣周期為 ，并且 / = ，假設(shè)傳感器A對(duì)目標(biāo)測(cè)量的兩次時(shí)刻差為 即 ，則意T?n nT味著在傳感器A兩次量測(cè)過程中雷達(dá)B有n次測(cè)量。因此我們可以利用最小二乘法，將傳感器B 的 次測(cè)量整合到對(duì)應(yīng)傳感器A測(cè)量時(shí)刻的值。所以為了消除時(shí)間偏差對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)融合的影響，就必須消除由于時(shí)間偏差對(duì)目標(biāo)測(cè)量值的不同步。用集合 表示傳感器B從( l)至 時(shí)刻的 個(gè)測(cè)量值，傳感器A在12(,)TnnZz?? kn時(shí)刻測(cè)量值與 同步，若用列向量 表示 整合以后的測(cè)量值和其k.(,)TUz?12,z?導(dǎo)數(shù)，則可以把傳感器B的量測(cè)值 表示為：i ().()i iz????(,)in??表示測(cè)量過程中的噪聲，用向量形式可以表示為： i? ()nnZWV?其中 ()11()(2)()TnT? ?? ???? ???同時(shí)過程噪聲向量 ，其協(xié)方差陣為：12,nV??? ()22cov[]](,)TrrEVdiag???其中 為整合以前的位置測(cè)量噪聲方差。2r?根據(jù)最小二乘法準(zhǔn)則，其目標(biāo)函數(shù) 為：J ()A[][]TTTnnnJVZWU??要使目標(biāo)函數(shù) 為最小，方程()兩邊對(duì) 求偏導(dǎo)數(shù)并令其等于零得：3 多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)處理 碩士論文 18 ()AA2()0TnnJWZUU????從而有估計(jì) ： ()AU. 1[,]()TTnnZ?其誤差協(xié)方差陣估計(jì)為： ()A2rUR???則進(jìn)行整合以后的測(cè)量值及其測(cè)量噪聲方差為： ()121,nnkiiizcz???? ()A()var[],rkn?其中 12/,6/[(1)??? 空間配準(zhǔn)算法空間配準(zhǔn)主要指消除信源測(cè)量的系統(tǒng)誤差，包括動(dòng)態(tài)或靜態(tài)估算出信源的測(cè)量系統(tǒng)誤差，然后對(duì)目標(biāo)測(cè)量信息進(jìn)行補(bǔ)償。目前，常見的空間配準(zhǔn)算法有實(shí)時(shí)質(zhì)量控制法、最小二乘法、極大似然法 [35]等。這些方法不需要知道目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型而對(duì)傳感器方位角、高低角、斜距偏差進(jìn)行估計(jì)。不管目標(biāo)是機(jī)動(dòng)還是非機(jī)動(dòng)均可使用，因此而受到廣泛應(yīng)用。本節(jié)主要對(duì)極大似然空間配準(zhǔn)算法進(jìn)行分析。為了簡(jiǎn)單起見，僅考慮二維的情況。假設(shè)兩部傳感器 a 和 b，斜距和方位角偏差分別為： 。在圖 中， 和 分別代表傳感器 和 的斜距和方位,abr??,ar?,b角量測(cè)值。 ?北傳 感 器 a 傳 感 器 b真 實(shí) 目 標(biāo)ar?bra?arbr?xbxayb XYOb?,sy ,sxy碩士論文 多傳感器多目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)與融合算法研究 19圖 系統(tǒng)平面上的偏差估計(jì)配置和 表示在全局坐標(biāo)系上的量測(cè)值， 和 表示傳感器在(,)axy(,)b (,)saxy(,)sb全局坐標(biāo)系中的位置。極大似然（maximum likelihood）配準(zhǔn)法考慮了傳感器的隨機(jī)量測(cè)噪聲。假定傳感器量測(cè)噪聲向量為： ()[,]abTrrvv???和 分別表示傳感器 和 的斜距和方位角的測(cè)量噪聲， 服從高斯分,arv?,br? v布，即： ()[]0,[]{},abrrEvcondig???????????由圖 可推出下面基本方程： ()sincoisasabsbxyr???????當(dāng)考慮傳感器的量測(cè)噪聲，可有： ()39。39。39。39。 ,ababrrrvv??????????其中 和 表示傳感器的真實(shí)值， 和 表示傳感器的測(cè)量誤差。39。39。,ar?39。39。,b ,a?,b將式子() 代入式子()，并且將得到的方程對(duì) 進(jìn)行一階泰勒級(jí)數(shù)abr??展開可以得到 ()sinsicoscoscocininababaabbxrryr???????????根據(jù)不同時(shí)刻的傳感器量測(cè)，也就是說當(dāng) 時(shí)，由式子()可以產(chǎn)生如1,2kN??下一對(duì)方程： (),,,,,,sinsincoscoscocoininakbakbkakakbkbkxrrry???