衛(wèi)星電子信息目標關聯(lián)技術研究.pdf

1、目標關聯(lián)是目標變化檢測、識別跟蹤及信息融合實現(xiàn)的前提和關鍵，是目標識別融合系統(tǒng)中的重要步驟。論文以基于衛(wèi)星電磁探測的海洋目標監(jiān)視與應用為背景，對衛(wèi)星的電子信息進行相關的分析與處理，對電子信息目標關聯(lián)問題進行研究，主要工作如下：
　?。?）介紹了電子信息衛(wèi)星系統(tǒng)的組成、信號偵收過程、測量參數(shù)等知識，詳細分析了衛(wèi)星電子信息數(shù)據(jù)的特點和衛(wèi)星電子信息處理的流程，為后續(xù)工作提供了必要的理論來源和知識支撐。
　　（2）在雷達輻射源識別方

2、面，從模板數(shù)據(jù)庫的建立、參數(shù)權值的確定和輻射源識別算法的實現(xiàn)等幾個方面進行了研究，并給出了雷達輻射源識別的步驟和具體的算法實現(xiàn)流程，并且利用仿真實驗驗證了其合理性和有效性。
　?。?）在航跡起始算法方面，先是介紹了比較常見的兩種經典方法：基于邏輯的航跡起始算法和基于Hough變換的航跡起始算法。而后，鑒于衛(wèi)星電子信息的特點，提出一種基于屬性信息輔助的點跡關聯(lián)算法，實驗表明該算法可以很好的解決衛(wèi)星電子信息數(shù)據(jù)條件下目標數(shù)量、運動狀態(tài)

3、等先驗信息缺乏狀況下的復雜點跡關聯(lián)問題，為后續(xù)的研究奠定良好的基礎。
　?。?）在基于濾波的運動目標預測技術方面，研究了基于混合高斯PHD的目標跟蹤算法，將有限集統(tǒng)計跟蹤算法運用到線性高斯模型下的多目標跟蹤，可以解決計算量過大的問題，較好的估計目標的運動狀態(tài)。還研究了基于粒子PHD的濾波方法，可以實現(xiàn)非線性、非高斯等一般情況下的多目標跟蹤。仿真實驗表明兩種方法都能較好的解決在雜波環(huán)境中多目標跟蹤的難題。
　　（5）在多目標關