电子学报 ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (9): 1812-1817.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.023

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被动传感器组网模糊综合贴近度的数据关联算法

李雪1,2, 李鹏飞2,3, 田金文1, 黄敬雄2   

  1. 1. 华中科技大学, 湖北武汉 430000;
    2. 防空兵学院, 河南郑州 450052;
    3. 深圳大学光电工程学院, 广东深圳 518060
  • 收稿日期:2013-07-19 修回日期:2013-08-30 出版日期:2014-09-25
    • 通讯作者:
    • 李鹏飞
    • 作者简介:
    • 李 雪 男,1981年生于河南郑州,讲师,2006年获解放军信息工程大学硕士学位,主要研究方向为计算机视觉与模式识别. E-mail:ghoul_gargoyle@163.co;田金文 男,1960年生于河北秦皇岛,教授,博士生导师,1998年获华中科技大学博士学位,主要研究方向为遥感图像信息处理、流媒体技术及其应用、小波变换理论及其应用、图像数据压缩、目标检测与识别、增强现实与计算机软件仿真. E-mail:jwtian@mail.hust.edu.cn;黄敬雄 男,1963年9月出生于广西崇左.博士后.现为防空兵学院教授,深圳大学兼职教授,鹏城学者.获军队科技进步一等奖2项,二等奖1项.主要研究方向为多传感器数据融合,目标跟踪. E-mail:jxhuang@szu.edu.cn
    • 基金资助:
    • 国家科技支撑计划项目 (No.2011BAH201302,No.2011BAH20B03); 国防预研基金 (No.51326030204)

A Data Association Algorithm Based on Fuzzy Synthetic Closeness in the Passive Sensor Networks

LI Xue1,2, LI Peng-fei2,3, TIAN Jin-wen1, HUANG Jing-xiong2   

  1. 1. Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430000, China;
    2. Air Defense Forces Academy, Zhengzhou, Henan 450052, China;
    3. College of Optoelectronic Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong 518060, China
  • Received:2013-07-19 Revised:2013-08-30 Online:2014-09-25 Published:2014-09-25
    • Supported by:
    • Project of National Key Technology R&D Program (No.2011BAH201302, No.2011BAH20B03); National Defense Pre-research Foundation of China (No.51326030204)

摘要:

针对被动传感器采样非周期且采样数据缺乏距离信息等特点,提出了一种用于解决目标航迹与传感器量测相关联的模糊综合贴近度的数据关联算法.由于被动传感器的量测没有距离信息且传感器探测范围小,本算法首先设置两个关联波门进行量测筛选;然后采用航向确定法得出航向角信息,并综合方位角、俯仰角信息,使用模糊综合的方法进行最终的关联,以解决关联错误率高的问题;最后使用扩展卡尔曼滤波进行目标状态与协方差的更新.实验结果证明了该算法方法的有效性.

关键词: 被动传感器组网, 数据关联, 模糊综合贴近度

Abstract:

In the passive sensor networks,the sampling data are aperiodic and lack of distance information,a data association algorithm is proposed based on fuzzy synthetic closeness.Because the measurements of passive sensor were lack of distance information and the detection ranges of passive sensor were small,the algorithm used two thresholds to select the effective measurements;then the heading-angle was obtained by the heading-angle definition method;at last the fuzzy synthetic closeness algorithm was used for the final data association,which combined the information of the azimuths and the elevations to resolve the problem of high error rate of association.The extended Kalman filter is used to update the target state and covariance.The experimental results show the validity of this algorithm.

Key words: passive sensor networks, data association, fuzzy synthetic closeness

中图分类号: