修建娟,董 凯,2,徐从安

(1.海军航空大学,山东 烟台 264000;2.中国电子科学研究院,北京 100041)

飞机、舰船等有动力装置的密集目标群的目标间距相对较大,而且不同目标之间存在相对运动、目标运动状态也有一定差别[1-3],为了避免被跟踪、被拦截,空间目标在飞行中段产生的碎片、释放的诱饵以及其他伴飞目标(假弹头等)构成空间目标群,该目标群具有运动速度快、密集性高、可分性差、目标运动特性非常相近等特点[4-7]。空间密集目标不可分辨情况下可采用群质心跟踪或扩展目标跟踪方法[8-10],其中扩展目标跟踪比较适用于飞机、舰船等有具体形状限制的群跟踪[11-12]。空间目标可分辨情况下的跟踪方法有很多[13-19],其中基于概率数据关联和最近邻等的空间多目标跟踪算法在目标密集性比较高的环境下容易出现关联错误,导致目标频繁出现航迹中断和重复起始等问题,有效跟踪的目标数量低、精度差。在跟踪过程中增加其他有用信息可以提高关联正确率,但这也会增加算法的复杂程度,影响空间目标跟踪的实时性。联合概率数据互联算法(JPDA)能够较好地实现密集多回波下的多目标跟踪,但该算法(包括其改进算法)对弹道导弹群目标这种群成员众多、成员之间方向随机、间距复杂的多目标不能有效地进行跟踪[6]。基于随机有限集的群目标跟踪算法有效回避了多目标跟踪中最难以解决的数据关联问题[20],但该类方法的计算量也普遍偏大,很难保证运动速度非常快的空间群目标跟踪的实时性。……