袁定波*① 孟藏珍①② 许 稼① 彭应宁①



基于最近邻-拓扑图的异类传感器目标关联算法

袁定波孟藏珍许 稼彭应宁

(清华大学电子工程系 北京 100084)(中国人民解放军空军预警学院 武汉 430019)

针对雷达和高动态平台上的红外传感器构成的异类传感器信息融合系统中的目标关联问题，该文提出了一种基于最近邻-拓扑图的目标关联算法。该算法避免了系统误差补偿环节，有效地克服了最近邻方法对系统偏差敏感和拓扑图方法运算量大的不足，显著提高了存在系统误差条件下的关联成功率，且具有很强的稳健性。数值实验结果表明了该方法的有效性，目标关联正确率在90%以上。

数据融合；目标关联；拓扑相似性；最近邻算法；拓扑图法

1 引言

随着现代传感器技术和信息处理技术等领域的日新月异的快速发展，异类传感器之间的多源信息融合逐步体现出巨大的需求[1]。例如，目前常用的雷达和红外异类传感器组合[2]可为复杂电磁环境中目标跟踪提供解决思路。

目标关联问题是多源异类传感器信息融合的关键步骤。在对红外数据和雷达数据分别进行滤波和时空配准后，将雷达和红外数据转化到了同一个观测坐标系。由于随机噪声和传感器系统偏差的影响，不同传感器对同一个目标观测位置可发生较大的偏离。针对同类传感器的系统偏差，目前已提出了基于误差估计和补偿的方法。主要有实施质量控制法(Real Time Quality Control, RTQC)[3]、最小二乘法(Least Square, LS)[4]、极大似然法(Maximum Likelihood, ML)[5]、精确极大似然法(Exact Maximum Likelihood, EML)[6]等。……