多传感器数据关联与航迹融合技术研究

2016-08-11冷锐

大科技 2016年5期

关键词：测数据航迹关联

冷锐

（中国民用航空西南地区空中交通管理局技术保障中心成都 610000）

多传感器数据关联与航迹融合技术研究

冷锐

（中国民用航空西南地区空中交通管理局技术保障中心成都 610000）

随着科技的发展，信息融合技术不断应用于各个领域，单一传感器有着一定的局限性，多传感器融合逐渐受到人们的青睐。本文简要阐述了多传感器数据关联与航迹融合技术的研究背景，分析了数据关联算法，研究了航迹融合技术。

多传感器；数据关联；航迹融合技术

前言

多传感器融合在数据的可靠性和信息的准确性上更强，多传感器对于同一目标的信息是有关联的，而航迹融合是十分重要的一种多传感器数据融合。基于以上，本文简要研究了多传感器数据关联与航迹融合技术。

1 研究背景分析

航迹指的是某传感器在接收到目标反射的电磁波后进行计算、检测，从而形成空间位置的离散点列。对于多传感器数据关联与航迹融合来说，如何检测出目标并提取目标航迹至关重要。

数据在实时获取的过程中可能包含多个传感器数据，而一个传感器获取的数据也可能包含多个目标的数据，因此应当根据这些数据来提取航迹对，并对数据进行判断，看其是否属于一个航迹，数据的获取是实时的，在获取的过程中可能会涉及到扫描过的目标，这就会形成一些孤立的观测点，这就要求对观测进行类别的区分。

不同传感器的开机时间、工作时间以及受到的通讯影响都不尽相同，这就使得不同传感器对相同目标的观测数据会有一个时间差，因此，在进行航迹融合之前，要对时间进行校准，做好时间上的匹配，从本质上来说就是将不同传感器的测量数据信息进行时间上的同步处理[1]。

在观测的过程中，目标的经纬度、高度以及速度等数据都会存在偏差，这就需要对传感器之间的偏差进行校对，具体来说，可以分析航迹上相邻点之间的距离和时间，与记录值进行比较，对不同传感器观测到的统一目标航迹进行融合，从而得到与实际接近的航迹。

2 多传感器数据关联

多传感器融合系统中，即使只有一个目标，由于杂波的干扰也可能出现多个目标的情况，这就对多个目标测量数据真实性的判断产生影响，这就需要利用多传感器数据关联算法来消除目标观测过程中存在的不确定性。

多传感器数据的关联指的就是传感器接受观测信息之间的对应关系，从宏观上来说可以分为两种数据关联：①动态数据关联：指的是目标预测位置和目标观测数据进行反复、动态的关联，直到确定量测信息是虚警信号还是已知目标航迹信号或新的目标航迹信号；②静态数据关联：指的是对已经确定的稳态目标或动态目标的量测信息进行关联。

对于多传感器数据关联来说，大多数属于动态数据关联，其对于确定目标与量测信息的对应关系至关重要。多传感器数据关联算法有很多，本文以最近邻方法为例，对多传感器数据关联算法进行分析如下：

相较于其他算法而言，最近邻算法相对简单，其将与目标预测位置最邻近的跟踪门内传感器作为关联的点迹。

假设传感器的扫描为第k次扫描，第k次量测数据设为Zj（k），其中j=1，2，3……，N。之前建立的航迹为N条，以第i条航迹为例，则测量值与观测值之间的差可以表示为：

统计距离的平方公式为：

根据统计距离的平方就能够判断出传感器为目标最邻近的传感器，最近邻算法适用于目标密度较小、信噪比较高的数据关联计算，但也有目标错误判断的可能。

3 航迹融合

3.1 提取目标航迹

目标航迹的提取是进行航迹融合的起点，目标航迹提取方法主要分为批处理技术和顺序处理技术两类。多个传感器可能在不同的时刻量测到不同目标的数据信息，且不同目标航迹信息可能会出现相互叠加的情况，因此在进行目标航迹提取的过程中，可以根据短时间内航迹角度变化和距离了变化稳定来进行提取，首先对量测数据进行不同传感器的判断，将统一传感器数据归为一类，将此类数据与已知此传感器航迹末端数据进行对比，如果角度变化和距离变化没有超出一定的范围，则选择角度变化和距离变化最小的航线。

3.2 时间匹配

多传感器的目标数据受到众多因素的影响，不同传感器对同一目标观测可能会出现不同的量测数据，这就是量测数据的时间差，为了对目标状态进行实时掌控，需要对同一目标不同传感器的量测数据进行时间匹配，即在时间上的同步，这样在受到目标数据更新的时候就能够快速配合输出目标航迹。同一目标量测数据不同传感器、不同时间的匹配对于航迹融合至关重要，而这就对配准方法提出了较高的要求。

就目前来看，均采样传感器的配准比较容易，但从实际的角度出发，多传感器融合系统中，许多的传感器并不是均匀采样，当前对准算法发展较快，例如一种基于曲线拟合的对准算法就比较先进，基于曲线拟合的对准算法能够对一个或多个传感器的量测数据进行曲线拟合，从而使多个传感器量测数据存在于一条曲线上，之后根据拟合后的曲线对任意时刻的量测数据值进行计算，再按照相关匹配准则，对不同传感器的量测数据进行时间上的匹配，这就能够让每一个传感器获得基于采样时间的数据，能够以此为依据分析两个传感器在相交时间内的航迹[2]。

3.3 航迹融合

要想得到与实际基本一致的航迹，就要对多个传感器所量测到的航迹进行融合，在航迹融合的过程中确定最终的航迹，此航迹则与实际基本一致。

航迹融合的配准方法有很多，其中极大似然估计配准法是比较实用的一种，其能够批处理多个传感器的系统误差，根据极大似然法得出估计值，再进行配准，能够消除目标定位的影响，实现各个传感器量测航迹的定位融合。