被动式多雷达系统的多目标数据融合

被动式多雷达系统的多目标数据融合

杨良洁

江南机电设计研究所，贵州贵阳 550009

摘要：被动式多雷达系统的多目标数据融合是指将多个被动雷达传感器收集到的目标信息进行合并和融合，从而提供更准确和全面的目标跟踪和识别结果。被动雷达是指利用环境中的信号源（如电视、无线电广播、通信信号等）来实现目标探测和定位的雷达系统，不需要自身发送主动脉冲信号。在被动式多雷达系统中，每个雷达传感器收集到的目标数据可能存在噪声、不完整信息以及误检等问题。因此，数据融合的目标是将来自不同雷达的信息进行处理和整合，以提高目标的跟踪准确性和全局感知能力。

关键词：被动式多雷达系统；多目标数据；融合

1被动式多雷达系统的多目标数据融合的过程步骤

1.1数据预处理

在多目标数据融合中，对每个雷达传感器的原始数据进行预处理是非常重要的。这些预处理步骤可以包括噪声滤除、数据校正和特征提取等。以下是每个步骤的一些说明：

噪声滤除：噪声是雷达系统中常见的干扰源，它可能来自环境干扰、传感器本身或电子对抗干扰等方面。为了降低噪声对数据融合结果的影响，可以采用各种数字滤波技术，如均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等，来平滑数据并去除噪声成分。

数据校正：数据校正旨在消除雷达系统中的系统偏差或误差，以确保不同雷达传感器之间的数据一致性。这可以通过对雷达系统进行校准和校正来实现，如定标、天线校正、时空同步等。数据校正可以使各个雷达的测量结果具有一致的参考系，从而有利于后续的数据融合过程。

特征提取：特征提取是从原始雷达数据中提取有用的目标信息的关键步骤。特征可以包括目标的位置、速度、角度、幅度或其他可用的描述特征。通过合适的信号处理和算法技术，可以从原始雷达数据中提取这些特征。常用的特征提取方法包括峰值检测、时域分析、频域分析、波束形成等。

通过以上预处理步骤，可以降低噪声对数据融合结果的影响，同时提取出用于目标跟踪、定位和特征识别的有用信息。这将为后续的数据融合算法提供更可靠和准确的输入，从而提高多目标数据融合的效果和性能。

1.2目标关联

目标关联是多目标数据融合中非常关键的一步。目标关联算法的目标是将来自不同雷达传感器的目标数据正确地关联到同一个目标上，以便实现目标的唯一标识和轨迹的连续性。

目标关联算法可以利用目标的特征信息和时序信息来进行匹配和关联。以下是一些常用的目标关联算法。

基于距离和特征的关联：根据目标之间的距离和特征信息（如位置、速度、大小等），通过计算相似性度量来确定目标之间的关联。常用的相似性度量方法包括欧几里德距离、马氏距离、卡尔曼滤波等。

基于时序信息的关联：使用目标的历史轨迹和预测模型，结合当前时刻的目标特征信息，通过预测目标的未来位置和状态来进行关联。常用的方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。

数据关联图的关联：将目标关联问题建模为一个图论问题，其中每个目标和传感器的测量结果表示图中的节点，边表示目标之间的关联关系。通过最大化或最小化目标关联图上的某个目标函数（如最大权独立集、费尔顿的算法等），来确定最优的目标关联结果。

深度学习方法：近年来，深度学习方法在目标关联问题上取得了显著的进展。使用深度神经网络可以学习目标之间的相似性度量和特征表示，以进行目标的关联。综合利用以上算法，可以实现准确的多个雷达传感器之间的目标关联，从而为后续的目标跟踪、定位和识别提供更准确和一致的目标信息

1.3数据融合

将关联后的目标数据进行融合，生成一致且准确的目标状态估计。数据融合可以利用概率滤波器（如卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等）或粒子滤波器等方法，将不同雷达的观测结果融合为单一的目标估计结果。

1.4目标识别

在多个雷达传感器的目标关联和数据融合之后，下一步是进行目标识别。目标识别旨在确定目标的类别或属性，例如车辆、行人、自行车等，并从传感器数据中提取出目标的特征信息。目标识别可以使用各种技术和算法，包括传统的特征提取和分类方法，以及深度学习方法。以下是一些常用的目标识别技术。

特征提取和分类：传统的目标识别方法通常依赖于手工设计的特征提取器，如形状、颜色、纹理等特征。一旦提取到目标的特征向量，可以使用分类器，如支持向量机（SVM）或决策树等，进行目标类别的分类。

深度学习方法：深度学习方法在目标识别领域取得了显著的突破。神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以自动进行特征提取和分类，从而实现更准确的目标识别。通过在大规模标注数据上进行训练，深度学习模型可以学习到目标的复杂特征表示，提高目标识别的准确性。

目标跟踪与识别结合：在实际应用中，目标识别通常与目标跟踪相结合，形成目标跟踪和识别的联合问题。目标跟踪用于在视频序列中实时追踪目标，而目标识别则用于对追踪到的目标进行分类和属性推断。通过结合目标跟踪和识别，可以实现更准确和连续的目标识别结果。综合利用以上方法，可以将关联后的目标数据进行融合，生成一致且准确的目标状态估计，并进行目标识别以确定目标的类别和属性。这样可以为智能交通、无人驾驶和安防等领域提供精准且全面的目标信息，以支持相关应用的进一步决策和分析

1.5航迹管理

对目标的航迹进行管理和更新。航迹管理可以通过航迹滤波器或关联算法来估计目标的未来位置和状态，并实时更新目标的航迹信息。

2被动式多雷达系统的多目标数据融合价值

被动式多雷达系统指的是依靠接收目标自身的信号或辐射源发出的信号进行目标探测和跟踪的雷达系统。相比于主动雷达系统，被动雷达系统不会发射主动信号，因此在电磁态势感知中更加隐蔽。多目标数据融合是指将来自多个传感器的目标数据进行整合和分析，以提供更准确、全面、一致的目标信息。在被动式多雷达系统中，多目标数据融合具有以下价值：被动式多雷达系统通过接收多个目标的信号或辐射源发出的信号进行探测，可以提供更全面的目标探测能力。通过融合多个雷达的数据，可以降低虚警率，并增加对低信号强度目标的探测灵敏度。多目标数据融合可以通过整合多个雷达的观测信息，提高目标的定位和跟踪准确性。通过融合不同雷达的观测角度、距离、速度等参数，可以增强对目标位置和运动轨迹的估计和预测能力。通过融合多个雷达的数据，在目标特征提取和识别方面可以取得更好的性能。不同雷达系统可能具有不同的特性和能力，通过综合利用它们的优势，可以提高对目标的识别和分类准确性。被动式多雷达系统可以通过使用不同频段和波段的雷达来抵抗电子对抗干扰。多目标数据融合可以通过比较不同频段和波段的雷达观测结果，发现和抵制对雷达系统的电子干扰，增加系统的稳定性和抗干扰能力。

结束语

综上所述，被动式多雷达系统的多目标数据融合可以提供更全面、准确和可靠的目标信息，增强雷达系统在目标探测、定位、跟踪和识别等方面的性能，并提高系统的抗干扰能力。这对于军事、安全和航空航天等领域的实时感知和决策具有重要的价值被动式多雷达系统的多目标数据融合可以提高目标探测的准确性、鲁棒性和全局感知能力。这对于军事领域的目标跟踪、目标识别和态势感知等应用非常重要。

参考文献

[1] 被动式多雷达系统的多目标数据融合[J]. 王成,李少洪,王鑫全,黄槐.电子学报,2001(11)

[2] 船用物联网中的统计大数据融合管理体系分析[J]. 魏瑶.舰船科学技术,2020(14)

[3] 相关观测资料的最佳线性数据融合[J]. 李启虎.声学学报,2001(05)

[4] 独立观测资料的最佳线性数据融合[J]. 李启虎.声学学报,2000(05)