【摘 要】
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在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,海洋信息获取与安全工信部重点实验室（哈尔滨工程大学）,哈尔滨工程大学水声工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51779061)
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在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上利用联合概率数据关联(JPDA)形成局部航迹,然后再用匈牙利算法实现对关联矩阵的最优分配从而达到航迹的实时关联,最后通过凸组合融合算法形成全局航迹。仿真结果表明,经过此方法完成的多目标跟踪结果具有更好的可靠性,其跟踪精度基本在两站跟踪精度之间且具有较低的跟踪误差,适合在未知基站估计精度的系统中获得更为可信的估计结果。
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