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多尺度小波变换提取趋向的异步航迹关联方法 被引量:18

Asynchronous Tracks Association Based on Tendency with Wavelet Transform
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摘要 传统的航迹关联方法都是基于雷达同步工作方式,但在实际的空中监视系统中,不同位置的雷达不可能同步工作。因此异步雷达目标航迹的关联更接近于实际。目标航迹数据序列实际上是一个含有多项式趋势的非平稳随机过程,利用小波变换提取这种趋势,比较两条航迹趋势的接近程度,进行异步航迹关联。理论分析和仿真实验表明,这种方法的关联正确率高,同步和异步方式下均可应用。 Traditional tracks association algorithms all are depend on the synchronous mode of radar working, but the radars in the air surveillance system at the different positions are impossible to start work at the same time. So the asynchronous tracks association is more approach to practical situation. The target track can be decoupled to two nonstationary random sequences that contains polynomial tendency on the X and Y directions. Using the wavelet transform to extract the tendencies from those nonstationary sequences and then to compare them. According to the degree of approach each other to decide if they come from the same target and then to associate them.
作者 徐毓 金以慧
出处 《信号处理》 CSCD 2003年第2期120-123,共4页 Journal of Signal Processing
基金 国家自然科学基金资助:40101019
关键词 频域分析 信号处理 雷达 多尺度小波变换 异步航迹关联方法 tracks association asynchronous sampling wavelet transformation nonstationary sequence
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1[1]杨静宇,刘雷健,邬永革,李根深编著.战场数据融合技术.兵器工业出版社,1994. 被引量:1
  • 2[2]Waltz, E. and Llinas, J. Multisensor Data Fusion. Artech House Publishers, Norwood, MA,Sept. 1990. 被引量:1

共引文献4

同被引文献71

引证文献18

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