一种基于自适应网格剖分的协方差交集融合新算法

针对分布式航迹融合问题，提出了一种基于自适应网格剖分的协方差交集融合新算法。首先，自适应计算网格剖分误差上限；其次，利用网格剖分法求出局部航迹协方差椭圆的交集；最后，利用交集中心求出融合航迹估计值。通过仿真试验，该算法能自适应估计网格剖分步长上限，提高融合精度。     

双坐标系多参量目标的融合定位

雷达探测的距离、方位角与目标应答的高度属于两个不同坐标系,无法使用坐标变换 公式进行定位,为此提出了一种迭代求解方法。首先采用几何法求出雷达探测坐标系 的俯仰角初始值,然后直接利用坐标变换公式给出求解的迭代算法。Matlab仿真数值实例表 明了经度和纬度的定位误差均小于0.000 02°。     

基于网格剖分的协方差交集融合新算法

针对协方差交集的最优融合问题,提出了一种基于网格剖分的协方差交集融合新算法 。该算法首先利用几何法对位置空间进行网格剖分,求出局部航迹协方差椭圆所包含的网格 集合;其次,对所有的网格集合进行与运算,求出局部航迹协方差椭圆所包含的公共网格集 合;最后,利用公共网格集合逼近协方差椭圆的交集,求出融合估计值。蒙特卡罗仿真试 验证明,该方法能有效提高相关误差航迹的融合精度。     

基于简单证据的目标多特征综合识别

针对目标多特征数据，提出了一种基于简单证据的综合识别算法。首先，利用模糊理论将接收的特征参数与知识库中的特征参数进行比较，匹配求出目标模糊隶属度；然后，根据模糊隶属度和特征参数可信度构造包含“未知”的简单证据；最后，用简单证据组合规则进行证据合成，求出识别结果。经过数字算例验证，该算法既能处理冲突证据又能减少证据合成时间。     

大批量目标航迹关联加速算法

针对分布式航迹关联耗时较多的问题，提出了一种加快处理速度的新算法。该方法首先将平面等分割成很多矩形网格；其次，根据关联门限计算关联的矩形网格集合；最后，根据关联网格集合选定待关联目标，从而减少关联次数，提高处理速度。仿真试验表明，当目标数为1 600以上、传感器数为2以上时,航迹关联加速算法比一般航迹关联算法的处理速度高出30倍以上。     

基于最长公共子序列的非同步相似轨迹判断

针对非同步相似轨迹判断问题，提出了一种基于最长公共子序列理论的相似轨迹判断新算法。首先，求出查询轨迹线段与候选轨迹线段之间的距离；其次，利用最长公共子序列算法，计算两轨迹的最长公共子轨迹长度；最后，根据相似度门限，判断轨迹是否相似。数值实例验证了所提算法能够提高非同步轨迹的相似度。     

时序证据的加窗累积D—S组合推理方法

针对相关时序证据的D-S组合证据推理,分析了传统D-S组合规则的一直累积融合所产生的组合证据趋于平凡解的不合理原因,提出了一种时序证据加窗累积融合的D-S组合推理新方法,并根据组合证据判决置信度推导了窗口大小的自适应选取公式,数值实例分析说明了本方法的有效性.