摘要:提出了基于判定准则的海洋环境下目标关系识别方法。通过HBACA算法查找或识别不同元素关系能力强的特性,提取目标信息数据的关系,之后在信息数据关系中计算每个信息节点的点度中心度、紧致中心度和节点活跃度,根据信息数据在目标事件中的重要或关键程度,将信息数据划分为关键目标信息、重要目标信息和一般目标信息。仿真结果显示:能够明确地获得关键的信息数据坐标,并与其所处事件的重要程度能够匹配,同时相关信息数据的关系非常明显,很容易提炼出所处目标事件中重要目标信息数据之间的关联。

摘要:由于水中声速较低,主动声呐完成量程范围的探测往往需要花费几秒甚至几十秒的时间,这个时间即为主动声呐的扫描周期。 主动声呐对目标的搜索、跟踪等处理都是按扫描周期进行的,目标信息刷新率较低,其上报系统进行目标诸元解算时同样具有这一特点。 为了提高声呐效能及系统解算效率,提出了一种无迹卡尔曼滤波(UKF) 与野值剔除相结合的目标实时航迹解算算法:首先在以声呐扫描周期为间隔获取的目标信息基础上,采用 UKF 预测出目标每秒方位、距离信息,并对野值点进行处理,实时地调整滤波增益或者进行野值计算,最后利用目标的位置信息解算出目标每秒的航速和航向信息。 通过目标在不同航向、 航速下的仿真实验,验证了本文算法的有效性和正确性。