《電子技術(shù)應(yīng)用》
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改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)的海面目標(biāo)距離測量和跟蹤
電子技術(shù)應(yīng)用
胡愛蘭1，覃永松2
1.華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所；2.西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
摘要： 海上目標(biāo)距離探測和跟蹤是海洋安全和軍事應(yīng)用中的關(guān)鍵任務(wù)之一，針對復(fù)雜海面環(huán)境在海雜波等影響因素下目標(biāo)距離測量精度低的問題，提出了一種改進(jìn)的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。該算法利用海面艦船雷達(dá)及陸地雷達(dá)聯(lián)合探測結(jié)果，先對多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，利用Robust Z-score方法進(jìn)行縱向數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除異常數(shù)據(jù)，再通過重新定義置信距離度量，將置信度較高的傳感器結(jié)果代替被踢除數(shù)據(jù)后，對結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合。同時，為了進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)精度，引入了一種分段融合機(jī)制，將改進(jìn)的傳感器數(shù)據(jù)融合算法與階梯式自適應(yīng)加權(quán)融合算法進(jìn)行級聯(lián)，通過度量各分段融合結(jié)果的相似度，設(shè)定一個置信閾值，通過該置信閾值確定最終的融合結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了算法的有效性和準(zhǔn)確性。
中圖分類號：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234755
中文引用格式： 胡愛蘭，覃永松. 改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)的海面目標(biāo)距離測量和跟蹤[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50(7)：20-28.
英文引用格式： Hu Ailan，Qin Yongsong. Improvement of adaptive weighted distance measurement and tracking for sea surface targets[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(7)：20-28.
Improvement of adaptive weighted distance measurement and tracking for sea surface targets
Hu Ailan1，Qin Yongsong2
1.National Computer System Engineering Research Institute of China； 2.School of Computer Science and Technolog，Xidian University
Abstract： The detection and tracking of maritime targets are key tasks in maritime security and military applications. To address the low measurement accuracy of target distance in complex maritime environments, affected by factors such as sea clutter, an improved multi-sensor data fusion algorithm is proposed. The algorithm utilizes the joint detection results of shipborne radar and land-based radar on the sea surface. Firstly, the data from multiple sources are transformed into a common coordinate system. Then, the Robust Z-score method is employed for preprocessing the longitudinal data to eliminate abnormal data. Subsequently, by redefining the confidence distance measure, sensor results with higher confidence are used to replace the discarded data, and an adaptive weighted fusion of the results is performed. Furthermore, to further improve the data accuracy, a segmented fusion mechanism is introduced. The improved sensor data fusion algorithm is cascaded with a stepwise adaptive weighted fusion algorithm. By measuring the similarity of the fusion results in each segment and setting a confidence threshold, the final fusion result is determined. Simulation experiments confirm the effectiveness and accuracy of the algorithm.
Key words : detection of distances to maritime targets；multi-sensor data fusion；confidence；segmented fusion

引言

在航行安全[1]、海上作戰(zhàn)[2]以及自然災(zāi)害監(jiān)測等場景中，海上目標(biāo)距離探測和跟蹤在海洋安全和軍事應(yīng)用中越來越顯得重要和迫切，精確而可靠的目標(biāo)距離測量是確保任務(wù)成功和決策準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。然而，海上目標(biāo)距離探測面臨著許多挑戰(zhàn)，海面環(huán)境的復(fù)雜性，如波浪、海霧、海況變化等，給目標(biāo)距離測量帶來了很大的困難。特別是在海雜波[3]等海上背景干擾下，雷達(dá)接收到的信號中由于包含背景雜波，導(dǎo)致目標(biāo)的回波信號與背景雜波相互混合增加了海面目標(biāo)距離測量的不確定性，也使得雷達(dá)系統(tǒng)更難以有效地檢測到目標(biāo)，同時雜波可以在方位角方向上引入額外的噪聲和波動，使得精確測量目標(biāo)在方位上的位置變得更加困難，海面波動引起的波動也可能會被錯誤地解釋為目標(biāo)的運(yùn)動，從而影響速度測量的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致目標(biāo)距離的測量精度進(jìn)一步降低。由于傳統(tǒng)的單一雷達(dá)系統(tǒng)受到各種環(huán)境因素的局限，單一雷達(dá)的目標(biāo)測量結(jié)果往往難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。為了克服這些限制，研究人員開始將多個雷達(dá)系統(tǒng)聯(lián)合使用，并利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)來提高目標(biāo)距離的測量精度和可靠性。數(shù)據(jù)融合作為一種將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)距離探測領(lǐng)域。通過將多個雷達(dá)系統(tǒng)的測量結(jié)果進(jìn)行融合，數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以充分利用各個傳感器的優(yōu)勢，將其組合成一個更準(zhǔn)確、可靠的最終結(jié)果。與單一雷達(dá)測量相比，多傳感器數(shù)據(jù)融合具有更高的抗干擾能力、更好的魯棒性和更高的測量精度。

在多傳感器數(shù)據(jù)融合算法的研究中，卡爾曼濾波算法[4]（KF算法）、粒子濾波算法[5]、自適應(yīng)加權(quán)融合算法[6-8]、深度學(xué)習(xí)方法[9]、改進(jìn)支持度的加權(quán)融合[10-12]等被廣泛研究并應(yīng)用于各個領(lǐng)域。余建國[13]通過在多艦船雷達(dá)遠(yuǎn)距離目標(biāo)跟蹤中應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合提高船舶遠(yuǎn)距離目標(biāo)的跟蹤精度，但該模型局限于已知目標(biāo)的運(yùn)動模型；劉苗苗[14]等通過改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)融合算法應(yīng)用于綜合管廊環(huán)境溫度監(jiān)測中，提高了地下空間環(huán)境信息監(jiān)測的精確度；匡亮[15]等通過改進(jìn)傳感器支持度函數(shù)應(yīng)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合中，有效彌補(bǔ)現(xiàn)有水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確率低等問題；張良成[16]等人提出一種依據(jù)質(zhì)量因子情況動態(tài)完成多源數(shù)據(jù)融合算法，從而得到綜合精度優(yōu)于雷達(dá)數(shù)據(jù)源的融合航跡結(jié)果。上述算法針對不同的應(yīng)用場景有效提升了數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性和可靠性，但并不能對于實(shí)時變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)性測量，并且都致力于在單個融合模型中尋找更優(yōu)的權(quán)重分配方式以及更可靠的傳感器。

本文針對海面目標(biāo)距離測量精度低、可靠性低的問題,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)加權(quán)融合算法，利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)來獲得更準(zhǔn)確和可靠的實(shí)時海上目標(biāo)距離測量結(jié)果。本文采用坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換、異常數(shù)據(jù)剔除、改進(jìn)支持度函數(shù)、自適應(yīng)加權(quán)融合、分段數(shù)據(jù)融合等方法，設(shè)計(jì)并解決海上目標(biāo)距離測量中面臨的問題。通過仿真實(shí)驗(yàn)和對比分析，驗(yàn)證了所提出算法的有效性和優(yōu)越性。


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http://ihrv.cn/resource/share/2000006065


作者信息：

胡愛蘭1，覃永松2

（1.華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所，北京 100038；

2.西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710000）


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