衣晓，杜金鹏，张天舒

海军航空大学，烟台 264001

在分布式多传感器信息融合系统[1]中，多局部节点情况下的航迹关联[2]问题一直是重要的研究内容。由于观测区域不完全重合，各局部节点获取的航迹数目不同，上报目标不完全一致的现象时常发生；且多局部节点航迹关联受航迹异步[3-4]与系统误差的影响更为明显。

针对航迹异步问题，文献[5]提出一种以最小二乘法为基础的变异蚁群算法；文献[6]利用顺序成对关联思想，将关联问题转化为广义似然比检验；文献[7]通过把局部航迹描述为集合，引入最优次模式分配(OSPA)距离进行关联。传统算法均是利用时域配准[8]解决异步航迹关联问题，但由于多局部节点数目较多，时域配准的处理方法会导致运算量迅速增加，且时间同步过程中的误差累积会大大降低关联效果。加之系统误差的存在使得航迹关联问题与误差配准[9-10]问题互为前提，上述算法的性能[11]将会大幅下降。

为克服系统误差的影响，文献[12]将航迹序列灰化，用灰色区域覆盖系统误差，利用区间数的相离度进行关联；文献[13]利用高斯随机矢量的统计特征，提出顺序成对关联思想的关联算法；文献[14]则利用真实状态对消得到等价量测方程，进行分级聚类。通过将系统误差转化为旋转量和平移量，文献[15-16]分别提出一种基于Fourier变换和Radon变换的航迹对准关联技术。考虑到系统误差主要影响目标的绝对位置而非相对位置，文献[17]利用目标拓扑结构的空间不变性，根据邻近目标间平均拓扑距离进行关联；……