陳中華，王國宏，關成斌，譚順成

（1海軍航空工程學院信息融合技術研究所，山東煙臺 264001；2 91457部隊，廣西北海 563001）

0 引言

多傳感器的航跡關聯(lián)是多傳感器信息融合系統(tǒng)中的關鍵技術之一，現(xiàn)有的航跡關聯(lián)技術大多是在沒有系統(tǒng)偏差情況下進行的。存在系統(tǒng)偏差會造成這些關聯(lián)算法性能急劇下降。而有系統(tǒng)偏差的圖像配準[1]方法和基于目標參照拓撲[2]的航跡關聯(lián)方法，是基于航跡歷史信息的航跡關聯(lián)算法，實時性不高。文獻[3]提出的全局最近鄰算法在無系統(tǒng)偏差情況下具有很好的關聯(lián)效果，但在有系統(tǒng)偏差情況下，該算法會隨著系統(tǒng)偏差的增加其關聯(lián)性能急劇的下降?；诖?，文中在文獻[3]全局最近鄰算法的基礎上，采用了一種修正全局最近鄰的航跡關聯(lián)算法。

文中利用航跡位置偏差和航跡距離偏差進行航跡預關聯(lián)，繼而為全局最近鄰的航跡關聯(lián)算法提供可靠的先驗信息，最后利用匈牙利算法進行全局最優(yōu)分配，實現(xiàn)航跡關聯(lián)。

1 系統(tǒng)模型

在笛卡爾坐標系中，分布于（XA，YB）處的雷達A和（XB，YB）處的雷達 B。雷達的量測值為（Rs，θs），其中s表示雷達A和雷達B，Rs表示量測距離，θs表示量測方位角。雷達s的量測模型是：

其中：（Rs，θs）表示目標在雷達s的本地極坐標系中的真實值，）表示雷達s的系統(tǒng)偏差表示雷達s的量測誤差，且量測誤差服從高斯分布

雷達s的本地極坐標系轉換到公共笛卡爾坐標系[4]中的坐標值是：

其中，（Xs，Ys）表示雷達s的量測值轉換到公共笛卡爾坐標系中的值。

2 航跡預關聯(lián)

2.1 位置偏差預關聯(lián)

雖然不知道雷達系統(tǒng)偏差，但可以根據(jù)實際情況估計出各雷達的最大系統(tǒng)偏差值ηmax。兩雷達對同一目標的觀測值轉換到同一坐標系時，由于各雷達存在系統(tǒng)偏差和隨機量測誤差，使得兩個量測在同一坐標系下發(fā)生位置偏差，其位置偏差[5]可表示為：

其中：i∈nA表示雷達A的第i條航跡，j∈nB表示雷達B的第j條航跡，nA和nB表示雷達A和雷達B的航跡條數(shù)，且nA和nB不一定相等，ΔX（i，j）表示兩條航跡在X方向上的位置偏差，ΔY（i，j）表示兩條航跡在Y方向上的位置偏差。將式（1）代入式（3）中，有：

簡化表達式，令：

聯(lián)合式（4）～ 式（9）有：

成立。對同一目標，若兩雷達不存在系統(tǒng)偏差和隨機量測誤差，則兩航跡的位置偏差為零，即ΔX（i，j）＝0， 也 即 XA（i）－ XB（j）＋ RA（i）sin（θA（i））－RB（j）sin（θB（j））＝0。所以對同一目標有：

成立。對同一目標由式（11）知，位置偏差由兩部分構成，由系統(tǒng)偏差引起的固定的位置偏差和由量測誤差引起的位置波動偏差。令：

根據(jù)絕對值不等式有：

由高斯分布函數(shù)的加的性質知，高斯函數(shù)的線性組合函數(shù)fX（ζ）仍服從高斯分布，且E[fX（ζ）]＝0，

由高斯分布函數(shù)的置信區(qū)間知：

式（16）表示，在X方向上的位置偏差超過這個范圍，兩航跡不是來自同一目標的概率大于99.7%。即滿足：

則判定航跡在X方向上粗關聯(lián)成功。同理滿足：

則判定航跡在Y方向上粗關聯(lián)成功。如果航跡在兩個方向上粗關聯(lián)成功，則判定雷達A的航跡i和雷達B的航跡粗關聯(lián)成功。

目標的真實位置雖然無法得到，但相對于目標的量測值，雷達的系統(tǒng)偏差和隨機測量誤差都很小，目標的量測值是在真實值附近波動，所以在計算過程中，可以采用目標的量測值來近似代替目標的真實值。

2.2 航跡距離偏差預關聯(lián)

由于系統(tǒng)偏差的影響，使得量測位置偏離真實位置，其偏離的最大距離為：

所以對同一目標的兩航跡間的距離應該滿足：

其中（Xs（i），Ys（j））表示量測值轉換到笛卡爾坐標系的值。所以，對滿足式（20）就判定兩航跡距離偏差預關聯(lián)成功。

綜上，對同時滿足式（17）、式（18）和式（20）三個條件的兩航跡判定預關聯(lián)成功。

3 基于全局最近鄰法的航跡關聯(lián)

若雷達A中的航跡和雷達B的航跡預關聯(lián)成功，則定義兩航跡距離為：

對預關聯(lián)失敗的兩航跡間的距離定義為：

對同一時刻雷達A和雷達B的所有航跡都進行預關聯(lián)可得到關聯(lián)距離矩陣DnA×nB。得到關聯(lián)距離矩陣后，可以將航跡關聯(lián)視為一個最優(yōu)分配問題[4]，分配原則應滿足：1）每一行只能分配一個元素；2）每一列只能分配一個元素；3）所有分配元素值的總和要最小。航跡關聯(lián)問題可描述[5]為：

其中，a（i，j）＝1兩航跡關聯(lián)成功，a（i，j）＝0表示兩航跡關聯(lián)失敗。文中采用匈牙利算法解決上述最優(yōu)分配問題，該算法簡單易執(zhí)行。

4 仿真分析

設雷達A、B的笛卡爾坐標分別為（0km，0km）和（0km，80km）。兩雷達的采樣周期均為5s，仿真持續(xù)時間250s。雷達系統(tǒng)偏差的取值范圍為：Δrs＝－1000～1000m，Δθs＝－1°～1°。雷達的量測誤差服從高斯分布，方差分別為30批目標均勻分布在以（90km 90km）和（190km 190km）為對角線，邊長為100km的正方形區(qū)域，目標的航向均勻分布在360°范圍內，目標的速度是在90～120m／s內服從均勻分布，目標的過程噪聲為（1.52，1.52）。為評價航跡關聯(lián)效果，文中采用文獻[7]中的度量準則，考慮三類概率，即正確關聯(lián)概率Fc、錯誤關聯(lián)概率Fe和漏關聯(lián)概率Fs。

用Matlab進行100次Monte Carlo仿真對全局最近鄰和修正全局最近鄰關聯(lián)算法進行了比較，以上文的評價標準來衡量關聯(lián)效果。仿真結果如表1所示。

仿真結果表明，修正全局最近鄰算法的正確關聯(lián)概率明顯優(yōu)于全局最近鄰算法，修正全局最近鄰算法的誤關聯(lián)概率相比全局最近鄰算法下降了15%～25%，但修正全局最近鄰算法有相對較高的漏關聯(lián)概率。隨著系統(tǒng)偏差的增加，全局最近鄰方法的正確關聯(lián)概率急劇下降，修正全局最近鄰方法的正確關聯(lián)概率比較穩(wěn)定，誤關聯(lián)概率較低，能夠為后續(xù)的誤差配準和航跡融合提供準確的信息，提高整個融合系統(tǒng)的性能。綜上所述，基于修正全局最近鄰的航跡關聯(lián)算法具有很好的魯棒性。

表1 基于全局最近鄰和修正全局最近鄰方法的比較

5 結論

文中在航跡預關聯(lián)的基礎上，采用全局最近鄰算法解決兩雷達的航跡關聯(lián)問題。首先，在融合中心對來自不同雷達的航跡進行位置偏差分析，判斷是否小于最大位置偏差；其次，判斷不同傳感器兩航跡間的距離是否小于距離偏差最大值；最后，在滿足前兩個條件后，利用全局最近鄰算法進行航跡關聯(lián)，確定航跡關聯(lián)對。仿真結果表明，該算法具有較好的魯棒性。

[1]Besl P J，Mckay N D.A method for registration of 3－D shapes[J].IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.1992，14（2）：239－256.

[2]石玥，王鉞，王樹剛，等.基于目標參照拓撲的模糊航跡關聯(lián)方法[J].國防科技大學學報，2006，28（4）：105－109.

[3]鄧志輝.視覺監(jiān)控中的多物體跟蹤技術研究[D].上海：上海交通大學，2010.

[4]何友，修建娟，張晶煒，等.雷達數(shù)據(jù)處理及應用[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[5]方亮.系統(tǒng)偏差條件下的航跡相關技術研究[D].中國優(yōu)秀碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫，2009.

[6]鄧志輝，路林吉.一種綜合運動檢測和視覺跟蹤的智能監(jiān)控系統(tǒng)[J].微型電腦應用（開發(fā)應用），2010，26（6）：27－31.

[7]何友，王國宏，陸大纟金，等.多傳感器信息融合及應用[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2007.

[8]胡煒薇.多傳感器數(shù)據(jù)融合中多目標跟蹤關鍵技術研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2007.

[9]梁小果，李言俊，張科.一種全局最優(yōu)化檢測融合算法研究[J].彈箭與制導學報，2006，26（3）.