【摘 要】
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该文以数据融合理论为基础,进行雷达组网中航迹的综合.主要包括多传感器的数据配准、数据关联、目标状态估计几个方面.论文采用主站雷达测量坐标系下的误差线性化方法进行系
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该文以数据融合理论为基础,进行雷达组网中航迹的综合.主要包括多传感器的数据配准、数据关联、目标状态估计几个方面.论文采用主站雷达测量坐标系下的误差线性化方法进行系统误差估计.首先,对误差方程的各种求解方法进行分析比较,选出一种能较好的估计系统误差的方法.其次,将各雷达站的航迹数据进行筛选.通过仿真表明,利用该文的方法可以抑制随机噪声,较为准确的估计各雷达站的系统误差.在数据关联部分,本文将"整体相关"思想与神经网络求解Tsp问题的方法相结合进行航迹相关,大大降低了误相关率.同时改进神经网络,并通过"动态分区"减小关联数据量,使得"神经网络Tsp整体相关"可以更有效地应用在实际工作中.在跟踪维持部分,文中利用"模糊相似"和"神经网络Tsp整体相关"进行航迹的起始,并采用逐点滤波实时地消除副站相对于主站的系统误差中慢变化部分,使主副站航迹更好的融合.除了原理的叙述外,在C++Builder环境下,采用该文方法进行了多站雷达航迹综合的计算机仿真.
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