文献类型：期刊文章

作　　者：周硕[1] 郭云飞[1] 何苗苗[1] 申屠晗[1]

ZHOU Shuo;GUO Yunfei;HE Miaomiao;SHEN Tuhan(Key Laboratory of Fundamental Science for National Defense-Communication Information Transmission and Fusion Technology,Automation School,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China)

机构地区：[1]杭州电子科技大学自动化学院通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,杭州310018

出　　处：《火力与指挥控制》

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61901151);浙江省自然科学基金重点基金资助项目(LZ20F010002)。

年　　份：2022

卷　　号：47

期　　号：8

起止页码：124-131

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在恶劣战场环境下,目标航迹极易中断并形成大量零碎片段,对航迹管理和态势估计产生了严峻挑战。传统的航迹片段关联算法在假设的先验模型和实际运动模式不匹配时,性能大幅下降。针对这个问题,提出一种基于高斯过程的航迹片段关联算法。利用高斯过程对目标的状态转移函数非参数学习,通过对中断区间的量测进行训练将航迹新旧片段分别回溯和预测至关联时刻。采用假设检验和二维分配技术对航迹片段进行关联和配对。在整个中断区间,通过高斯过程将配对后的新旧航迹进行航迹缝合。仿真结果表明,在目标先验模型与实际运动模式不匹配时,所提算法能有效提高航迹正确关联率和航迹寿命。

关 键 词：航迹中断  航迹片段关联  高斯过程 航迹缝合  正确关联率  航迹寿命  

分 类 号：TN957.52]