一种改进的自适应航迹融合算法

讨论了C.  Beugnon  等提出的自适应航迹融合算法,分析表明该算法中隐含一个不正确的假设,即传感器航迹与全局航迹之间互不相关.  鉴于此,提出一种新的改进算法,该算法修正了原算法中的错误假设,航迹相关性在两种距离测度的计算中予以考虑;并在继承原算法能自适应系统环境变化的优点的同时将航迹关联与融合相结合,降低了融合计算的复杂度.  仿真结果表明,此算法对系统环境变化造成的跟踪精度损失具有更强的鲁棒性.关键词:  航迹融合;互相关;自适应融合Abstract  :  　Track2to2track  fusion  is  an  important  part  of  multisensor  multitarget  tracking.  Much  research  has  been  done  in  this  area.  An  adaptive  approach  for  track  fusion  in  the  multisensor  environment  proposed  by  C.Beugnon  et  al.  is  investigated  in  this  paper.  The  algorithm  chooses  the  method  for  calculating  the  global  estimate  according  to  a  decision  logic  ,  based  on  the  comparison  between  distance  metric  and  threshold.  Unfortunately  ,  we  found  that  the  algorithm,  in  deriving  distance  metric  ,  is  established  under  an  implicit  assumption  that  sensor  level  tracks  are  uncorrelated  with  global  tracks.  However  ,  even  without  process  noise  the  global  track  and  sensor2level  track  are  cross2  correlated  because  they  are  based  on  common  data.  Based  on  this  ,  a  modified  adaptive  track  fusion  approach  isdeveloped  in  this  paper.  The  cross2correlation  between  sensor2level  and  global  tracks  is  taken  into  account  in  the  modified  approach.  The  modified  approach  still  reserves  the  flexible  ability  to  react  to  the  change  of  the  sensor  system  and  it  also  provides  a  natural  link  to  track  association.  The  simulation  result  illustrates  that  the  modified  approach  is  more  robust  to  the  change  of  the  system  environment.Key  Words  :  　track2to2track  fusion  ;cross2correlation  ;adaptive  fusion