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多雷达系统数据融合与航迹预测被引量：4: 2010年; 为了便于准确定位传感器网络，分布式的单雷达系统首先进行各自的数据处理，包括：地理坐标换算至平面直角坐标；剔除孤立的异常点迹；采用模糊c-均值聚类方法和”动态分区”，将单雷达数据中属于同目标的相似点迹归类集合；根据雷达观测和目标运动的特征，在每个点迹集合中设计门限滤波和相关矩阵检验，提取完整连续的目标运动的航迹；结合各航迹特征进行种类分析．接下来对属于不同雷达的航迹两两比较，找出有相交时间段的航迹，采用三次样条对两条航迹的进行内插和外推，再通过模糊综合函数对这两条航迹给出一个相似性度量，并取阈值为0．85．最后得出雷达间各航迹匹配关系．通过该雷达所观测到的航迹的稳定程度来近似估计其观察精度．首先对每一条航迹进行分段拟合得到其剩余方差，然后直接用每一条航迹的剩余方差来衡量雷达的观察精度，最后我们得出雷达的精度排序2910〉7728，7724〉2537〉2025〉2539．对航迹融合，我们首先采用D—s证据理论并利用分析得到的雷达精度，对表示同一目标的航迹对进行融合．其次试图运用卡尔曼滤波对航迹进行融合：思路一是设法离线估计出噪声矩阵，得出系统噪声方差矩阵和观测噪声方差矩阵，从而用于标准卡尔曼滤波方程；思路二是探究较为实用的自适应滤波，兼顾Sage—Husa自适应滤波算法的高精度与强跟踪自适应滤波算法的可靠性，采用了一种混合算法给出收敛的估计．最终给出了雷达7728和2910的融合算例以及10秒钟的预测轨迹．最后，我们将导弹拦截飞机建模为三维的追逃问题，建立了运动学关系方程，最终归结为最小能量导引律问题．采用“模糊T—S线性模型”以及RH控制方法和伴随技术，在目标作对抗性机动条件下，获得了一个有效拦截的导引律．还对多雷; 吴显亮官慧峰尹良泽; 关键词：聚类卡尔曼滤波数据融合

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尹良泽

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