目标航迹融合空间误差估计与补偿算法探讨

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2112-5042-1960

摘要：现阶段，多源信息融合是一项多层次、多方法的数据处理环节，可以有效提升目标状态的估计精度，有助于形成对态势的评价，开发出快速且高效的信息融合系统，成为了目前一项基本需求。在机载多源信息融合领域内，面对于空间量测系统误差状态估计精度产生的不良影响，提出了合理的误差估计以及补偿算法，针对数值不发生改变的系统误差可以利用最小均方误差参数估计方式定量获取偏差内的确定性部分，把目标航迹估计和误差配准相互结合到一起，以此确保滤波的准确性。经过相关探究表明，科学合理地应用改进算法可以减少系统误差造成的不良影响。关键词：目标航迹融合  算法改进  统计理论  航迹补偿算法   空间误差  展望

中图分类号：V243;TP212   文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2022）04（b）-0000-00

Discussion on Spatial Error Estimation and Compensation Algorithm of Target Track Fusion

YU Fangwei

（Dalian Air Traffic Management Station of Civil Aviation of China， Liaoning， Dalian Province， 116000 China）

Abstract： At present， multi-source information fusion is a multi-level and multi-method data processing link， which can effectively improve the estimation accuracy of target state， help to form the evaluation of situation， and develop a fast and efficient information fusion system， which has become a basic requirement at present. In the field of airborne multi-source information fusion， facing the adverse impact on the error state estimation accuracy of space measurement system， a reasonable error estimation and compensation algorithm are proposed. For the system error whose value does not change， the minimum mean square error parameter estimation method can be used to quantitatively obtain the deterministic part within the deviation， Target track estimation and error registration are combined to ensure the accuracy of filtering. The relevant research shows that the scientific and reasonable application of the improved algorithm can reduce the adverse impact caused by system error.

Key Words： Target track fusion; Algorithm improvement; Statistical theory; Track compensation algorithm; Spatial error; Expectation    多源信息融合技術是从军事领域形成的，主要表现为利用各项传感器，从中获取目标信息，分层处理和整合各项信息拓展以及延伸时空覆盖领域，明确基本目标，提升准确性，改善传感器使用性能，以此达到信息闭环的目底，该项技术在目标跟踪和识别以及图像融合等多项领域中得到了广泛应用，在机载应用领域内，目标航迹融合通过控制雷达以及红外等无源探测手段，采取规范性的航迹融合算法提高目标的精准度。其中，数据预处理是算法的基本环节，是指统一时空体系中实时估计和补偿传感器两侧的固定性误差，彻底消除误差对目标航迹造成的不良影响。通过相关分析来看，引起系统误差的具体原因表现为导航定位偏差、传感器安装误差以及量测精度限制等。我国有关于空间配准的研究涉及两种类型，分别是离线估计和在线估计。第一种方式是对确定位置的合作目标传感器系统误差恒定的情况下，量测固定目标的回波方位，创建目标状态和系统误差的联合估计扩展滤波，后者则是分析误差配准以及目标状态，创建准确的模型，进而提升良好的效果。该文通过分析航迹融合系统误差配对期间存在的难点，结合机载领域的应用情况提出了基于最小均方误差意义的系统误差估计和补偿优化化算法，把主流的离线估计和在线估计方式相互结合到一起，以彻底消除固定误差造成的影响，提升融合效率，实现目标的一致性。

1 对于改进算法的论述

基于目前进一步探究的基础上，文章中提出了机载传感器协同场景，从各个平台各项传感器均有使用的独立性和局限性等多方面入手，结合研究目标的特征深入探究目标运动状态和传感器误差参数联合估计方。第一，系统误差辨识和估计。为了保障系统误差估计的无偏性，应当使用最大后验概率或者最小均方误差估计手段，将传统意义上最小二乘估计在应用中的局限性，彻底解决传感器的随机量测噪声服从零均值正态分布的情况下，MAP和MMSE等价。第二，误差补偿。当对目标运动状态进行估计期间，从量测过程中彻底消除系统误差估计值问题，退化为无偏转换以后的标准滤波器形态，避免了系统误差对状态估计精度以及误差协方差造成的影响。并且增强系统的生存能力，在目标航迹融合空间系统中，多个传感器的量测信息之间存在着一定的冗余度，假如系统中的一部或者几部传感器出现故障，受到干扰以后，系统内的其他传感器仍然能够提供有效的目标信息。第三，拓展时空覆盖领域。信息融合系统一般是使用多部时空交叠覆盖的传感器协同作用。基于此，某项目标脱离部分传感器覆盖范围以后获得某个时间段，部分传感器无法获取有效信息的情况下，系统内的其他传感器依旧可以维持对目标的观测，确保目标评估过程的连续性。第四，提升可信度。通过目标航迹融合空间和信息，能够使多项传感器对同一目标加以确认，使估计数据更加真实，进而降低探测环节不确定性的出现概率。第五，增加量测信息的维数。通过应用目标航迹融合空间系统能够获取对目标更加全面的描述，解决以往量测信息的片面性，提升目标识别。

2 航迹融合算法发展情况    对多项传感器获取的目标航路信息，采取何种方式有效的整理各项信息，把具备一样目标的信息全面联系到一起，降低信息误差性出现概率以及减少所提供目标信息的噪声值，被叫作航迹融合，航迹融合算法本身有着非常高的作用，具体表现为借助传感器的优势对有关的信息进行测量，确保数据的准确性和完善性，精准地评估不足之处，将难点全面解决，明确目标跟踪状态，使其具备完善性。从目前发展状态来看，针对于航迹融合算法来讲，具体表现为多个阶段，航迹融合属于多源信息融合期间非常重要的一方面，在航迹状态评估下的航迹融合算法也处于良好的发展状态，从实际情况对各项要点加以考虑，具体如下所示。第一，是以测量者为主，而另外一方面则是明确局部传感器的估计值。当前阶段，把分布式航迹融合和集中式航迹融合全面结合到一起是非常重要的，后者的功能是融合传感器内包含的所有数据值，涉及一项融合中心，分布式航迹融合是极为合理的一项数据处理方式，把多个大系统划分为小系统，改变数据处理结果，为计算机处理提供方便，我国对于融合航迹算法探究时间较晚，在具体应用期间，需要结合实际情况选择与之相符的算法。

3基于统计理论的航迹补偿算法    当前阶段，从传感器多目标跟踪实际情况来看，因为受到多方面因素的影响，比如传感器的条件和环境知识点的掌握程度等，因此就需要结合具体情况有效的配对航迹，保持良好的关联性，只有这样才可以和中心内实施航迹处理工作，关联的要点是采取合理的方式分辨各项行业是否从同一目标形成的航迹关联程度，与融合系统性能体现有着密切的联系性，基于此，怎样实施航迹关联是該文探究的要点。文章中依照不同的信息融合体系结果对航迹关联算法加以分析和探究，具体表现为集中航迹关联和分布式及关联。由于前者关联过程中各项传感器与融合中心的通信带宽被影响，因此在这一现状下，对于融合中心传感器系统提出的要求是非常高的，实用性以及可靠性缺失，而分布式航迹关联则是有效地计算和处理局部传感器内包含的信息。确保信息完善性以后反馈到融合中心中，自身产生的作用较高，可靠性良好，所以在工作期间，相关人员通常是将后者当成首要的选择方案。对于航迹信息，使用分布式形体方式把各项雷达信息展开处理，应用于分布式航迹关联的算法分为两种类型，一种是基于统计的方式，另外一种是基于模糊教学的方式，统计方法主要是在航迹状态估计之差为统计量模糊数学式，判断行情是否关联，主要是基于航迹的隶属程度，因为统计假设检验技术相对成熟，因此得到了普遍应用。基于统计理论的航迹融合算法，在综合到多个传感器的情况下，被称为全局融合状态值。

4展望    最近几年中，伴随着信息化技术、计算机技术以及人工技术的不断发展和创新，新型传感器呈现出来，面对于不同应用的多项传感器系统，在目标跟踪领域中，可以利用多项传感器信息融合技术提升目标的跟踪精度。第一，该文从目标航迹融合空间误差估计情况入手，阐述了信息融合的方式对目标跟踪中的状态估计机制进行了讨论，其中包含了两侧数据预处理技术中的坐标变换、时间对准和空间对准技术，为后期的航迹关联、航迹融合算法以及补偿算法提供良好的数据支持。第二，把目标密集交叉以及合并的情况下，修正法只考虑了更新信息，产生了错误联系的现象，通过改进传统的序贯航迹关联算法，采取抽样检查的方式，每隔一段时间重新关联，以此降低了错误现象的发生。第三，信息融合是一项多领域、多层次、多学科的新型技术，在具体的工程应用领域中，传感器因为没有统一的数学模型而面临着一系列的问题。该文提出的目标航迹融合空间误差估计和补偿算法是基于统计理论基础上形成的，但是伴随着各项系统的复杂以及多样性，基于统计理论算法不可避免存在着一些弊端，将神经系统和模糊逻辑全面落实于目标航迹融合空间误差估计以及补偿算法中，必定会加快信息融合技术的良好发展，复杂环境下的多传感器目标跟踪在技术上实现相当复杂，基于分布式系统的多传感器目标跟踪中包括单传感器目标跟踪以及多传感器航迹融合。其中，传感器将进行局部目标跟踪得到航迹并上传至融合中心，融合中心完成航迹融合。随着传感器技术的不断进步，传感器的监控范围日益拓展和延伸，精度得到提升。虽然有利于目标的探测，但是也会形成诸多的非感兴趣目标量测，受恶劣天气以及环境的影响，传感器的探测概率下降，目标量测不具备连续性能，会严重影响目标跟踪性能。在单传感器目标跟踪中，综合概率数据关联算法因为引入目标存在概率并利用目标存在概率进行航迹管理。航迹管理功能有效解决了复杂环境下目标自动跟踪问题，可以快速得到目标航迹、抑制虚假航迹。通过将传感器满足航迹上传条件的航迹上传至融合中心，并在融合中心对目标可见性进行融合，同时利用目标可见性进行航迹管理功能，进而提供利用目标可见性实现航迹管理的多传感器航迹融合方法。

5结语    从以上论述来看，基于机载多传感器目标航迹融合的具体应用情况以及传感器两侧的复杂性特征，探究了量测系统误差的来源形式和估计以及补偿措施，在目标跟踪背景下提出了有效的误差配准改进算法，这在提升目标航迹估计精确度的基础上有着极高的意义，能将改进算法的效果发挥到最大化。

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作者简介：喻方惟（1991—），女，本科，助理工程师，研究方向为通信。