CN110929810A - 一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法 - Google Patents

一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法 Download PDF

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CN110929810A CN201911372187.7A CN201911372187A CN110929810A CN 110929810 A CN110929810 A CN 110929810A CN 201911372187 A CN201911372187 A CN 201911372187A CN 110929810 A CN110929810 A CN 110929810A
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Abstract

本发明涉及一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法，属雷达信息探测技术领域。包括六个实现步骤，针对低慢小目标航迹特点,实现实时计算单源航迹质量数据，根据航迹质量数据自适应分配融合权重，对复杂、变化环境背景适应性强，可最大化利用多雷达协同探测，充分发挥多传感器组网探测优势，有效提高对低慢小目标航迹的探测精度和探测稳定性，节约组网资源，提高了多源信息融合方法的环境适应性。解决了现有多传感器的多源信息融合方法采用加权平均融合法，权重系数初始给定，使得在低慢小目标探测中难以适应环境干扰的影响，极易出现因权重系数设置不合理导致融合结果精度不高，造成组网资源浪费的问题。

Description

一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法
技术领域
本发明涉及一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法，属雷达信息探测技术领域。
背景技术
常见的低慢小目标包括多旋翼无人机、航拍气球、动力三角翼等。低慢小目标的雷达散射面积小、飞行高度低、速度慢、多普勒频移不明显，加之使用环境复杂、背景干扰多，空军雷达设备无法覆盖，使得探测和识别低慢小目标成为业界公认的难题。通过多传感器组网探测低慢小目标不失为一个有效办法，但如何最大化发挥各传感器优势，获得优于单传感器的探测精度是多传感器信息融合亟待解决的问题。目前多传感器的信息融合方法通常是采用加权平均融合法，权重系数是初始给定的，此种固定的加权权重系数在低慢小目标探测中难以适应环境干扰的影响，极易出现因权重系数设置不合理导致融合结果精度不高，造成组网资源浪费的问题，从而无法最大限度利用多雷达设备组网协同探测的优势，实现对低慢小目标的高效探测和识别。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种针对低慢小目标航迹特点,实现自适应分配权重系数，对复杂、变化环境背景适应性强，可最大化利用多雷达设备组网协同探测，充分发挥多传感器组网探测优势，有效提高对低慢小目标航迹的探测精度和探测稳定性，节约组网资源的低慢小目标探测系统多源数据融合方法。
本发明是通过如下的技术方案来实现上述目的的：
一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法，其特征在于：它是通过包括如下步骤完成的：
步骤一、对接收到的单雷达航迹数据进行预处理；
a）所述预处理包括剔除野值数据和无效数据，其中野值数据指超出测量范围的数据，无效数据指数据格式不符合的数据；
步骤二、将各雷达航迹数据通过坐标变换转到统一的地心空间直角坐标系；坐标转换通过两步完成，步骤如下：
ａ）雷达测量的目标距离
Figure 726911DEST_PATH_IMAGE001
、方位
Figure 730639DEST_PATH_IMAGE002
、俯仰
Figure 985034DEST_PATH_IMAGE003
为极坐标值，将极坐标值变换到以雷达站址为中心的大地直角坐标系
Figure 175844DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 72256DEST_PATH_IMAGE005
ｂ）将以雷达站址为中心的大地直角坐标值变换到地心空间直角坐标系；雷达
Figure 664911DEST_PATH_IMAGE006
的站址经纬高为
Figure 352857DEST_PATH_IMAGE007
，其在地心空间直角坐标系的值为：
Figure 296542DEST_PATH_IMAGE008
由大地直角坐标系转到地心空间直角坐标系：
Figure 465487DEST_PATH_IMAGE009
步骤三、将各单雷达航迹数据由接收时间对齐到当前数据融合时间；接收时间为
Figure 912649DEST_PATH_IMAGE010
，数据融合时刻为
Figure 633480DEST_PATH_IMAGE011
，融合时刻各雷达航迹位置为：
Figure 939828DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure 37097DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 479710DEST_PATH_IMAGE014
时刻雷达
Figure 371443DEST_PATH_IMAGE015
测量的目标位置，
Figure 24141DEST_PATH_IMAGE016
分别为
Figure 534888DEST_PATH_IMAGE017
时刻雷达
Figure 222221DEST_PATH_IMAGE018
测量的目标位置，
Figure 284855DEST_PATH_IMAGE019
为目标运动速度，
Figure 34637DEST_PATH_IMAGE020
为目标运动加速度。
步骤四、各单雷达航迹分别与所有系统航迹进行关联，选出距离最小的航迹点作为关联成功的点，进行后续的融合。航迹关联由三步完成，步骤如下：
ａ）计算雷达
Figure 739287DEST_PATH_IMAGE021
的航迹
Figure 156493DEST_PATH_IMAGE022
与每一条系统航迹的距离值，判断该距离值是否落入关联门
Figure 390029DEST_PATH_IMAGE023
内，距离计算公式为：
Figure 17319DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 604289DEST_PATH_IMAGE025
为雷达
Figure 266215DEST_PATH_IMAGE026
的航迹
Figure 670651DEST_PATH_IMAGE027
的位置坐标，
Figure 657674DEST_PATH_IMAGE028
为系统航迹
Figure 172969DEST_PATH_IMAGE029
的位置坐标，若
Figure 423822DEST_PATH_IMAGE030
，则认为系统航迹
Figure 140105DEST_PATH_IMAGE031
落入了雷达
Figure 476409DEST_PATH_IMAGE032
的航迹
Figure 936340DEST_PATH_IMAGE033
的关联门内。
ｂ）对雷达
Figure 307279DEST_PATH_IMAGE034
的航迹
Figure 53518DEST_PATH_IMAGE035
，在落入其关联门内的所有系统航迹中选出距离最近的，认为该雷达的该条航迹与此系统航迹关联上；
ｃ）重复步骤ａ）和ｂ）直至所有雷达的所有航迹均完成关联，得到每一条系统航迹对应的多个雷达或单个雷达的关联航迹。
步骤五、计算步骤四得到的各关联航迹参与融合时的融合系数，其中融合系数计算包括：计算航迹上报频率F、航迹稳定性系数S、航迹准确性系数A、外推系数E、融合系数Q，计算方法如下：
ａ）航迹上报频率Ｆ计算：航迹报告频率即该雷达航迹在一个融合周期内的数据输出率；
F=融合周期/航迹数据输出周期
b）航迹稳定性系数S计算：通过二次函数回归拟合该航迹历史数据得出，体现该雷达自身航迹报告的稳定性。
雷达
Figure 752483DEST_PATH_IMAGE036
的航迹
Figure 875160DEST_PATH_IMAGE037
历史航迹点数为
Figure 975971DEST_PATH_IMAGE038
，坐标分别为
Figure 893112DEST_PATH_IMAGE039
，将该
Figure 204007DEST_PATH_IMAGE040
个点通过二次函数拟合，得到拟合后的航迹函数为
Figure 5741DEST_PATH_IMAGE041
，
拟合回归平方和为：
Figure 820114DEST_PATH_IMAGE042
Figure 439314DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 847292DEST_PATH_IMAGE044
分别为
Figure 46193DEST_PATH_IMAGE045
对应的拟合值，
Figure 980651DEST_PATH_IMAGE046
分别为
Figure 646118DEST_PATH_IMAGE047
对应的均值。
拟合残差平方和为：
Figure 400448DEST_PATH_IMAGE048
拟合系数计算公式为：
Figure 934197DEST_PATH_IMAGE049
该航迹的拟合系数
Figure 884615DEST_PATH_IMAGE050
为：
Figure 314459DEST_PATH_IMAGE051
c）航迹准确性系数
Figure 821664DEST_PATH_IMAGE052
计算：由近期报告位置与预测的融合位置计算得出，体现该雷达近期报告与融合值在位置上的偏离程度；
系统航迹预测位置为
Figure 768891DEST_PATH_IMAGE053
，当前雷达测量位置为
Figure 412362DEST_PATH_IMAGE054
，距离偏差为：
Figure 278687DEST_PATH_IMAGE055
航迹准确性
Figure 148554DEST_PATH_IMAGE056
系数为：
Figure 758527DEST_PATH_IMAGE057
d）外推系数
Figure 663029DEST_PATH_IMAGE058
计算：一个无量纲系数，取值0~1，该周期雷达航迹有更新则
Figure 434676DEST_PATH_IMAGE059
为1，若无更新则E为一个小于1但大于0的值。
e）融合系数
Figure 916473DEST_PATH_IMAGE060
计算：融合系数是由上述反应航迹质量的系数计算得到，计算公式为：
Figure 64558DEST_PATH_IMAGE061
步骤六、利用步骤四计算得到的当前各关联航迹融合系数，加权平均融合各单源航迹信息，得到融合航迹更新值
Figure 823566DEST_PATH_IMAGE062
，即：
Figure 766114DEST_PATH_IMAGE063
其中
Figure 610574DEST_PATH_IMAGE064
为与该系统航迹关联上的单雷达航迹数，
Figure 562349DEST_PATH_IMAGE065
为第
Figure 300498DEST_PATH_IMAGE066
个与该系统航迹关联上的单雷达航迹。
本发明与现有技术相比的有益效果在于：
该低慢小目标探测系统多源数据融合方法，通过本发明包括六个步骤，针对低慢小目标航迹特点,实现自适应分配权重系数，对复杂、变化环境背景适应性强，最大化发挥多传感器组网探测优势，有效提高对低慢小目标航迹的探测精度和探测稳定性，节约组网资源，实现实时计算单源航迹质量数据，根据航迹质量数据自适应分配融合权重，相比于现有技术初始给定固定融合权重，大大改善了单源航迹质量下降影响融合效果的问题，提高了多源信息融合方法的环境适应性。解决了现有多传感器的多源信息融合方法采用加权平均融合法，权重系数初始给定，使得在低慢小目标探测中难以适应环境干扰的影响，极易出现因权重系数设置不合理导致融合结果精度不高，造成组网资源浪费的问题。
附图说明
图1为一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法的流程示意图；
图2为一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法的单雷达探测无人机目标航迹与融合航迹对比图；
图3为一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法的多雷达数据融合航迹图。
具体实施方式
本发明申请人的设计思路是，低慢小目标的运行状态相对复杂，主要表现为：1）易受地面周围环境干扰，造成多雷达设备的监视传感器无法有效监测、跟踪目标，出现目标跟踪中断现象，不利于多源数据融合跟踪。2）低慢小目标飞行的非线性运动状态突出，与民航客机的飞行状态多数情况下基本处于线性或匀速运动状态不同，低慢小目标具有机动性强的非线性运动特点，使得单源报告目标运动状态呈现锯齿状态，给多源融合跟踪造成很不利的影响。如何利用多雷达设备协同探测，最大限度的发挥各传感器的优势，获得对低慢小目标大大优于单传感器的探测精度，最终实现对低慢小目标的高效探测和识别，是多传感器信息融合亟待解决的问题。目前利用多雷达设备协同探测的多源信息融合方法通常采用加权平均融合法，即权重系数是初始就给定的，对于低慢小目标探测来说，固定的加权系数难以适应环境干扰的影响，初始给定的权重系数无法适配低慢小目标的非线性运动特质，不合理的权重系数配置，导致多源融合探测结果精度不高，造成多传感器组网资源的浪费。因此本发明申请人提出一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法，针对低慢小目标的航迹特性，实时计算单源航迹质量，再根据航迹质量自适应分配融合权重，相比于现有初始给定固定融合权重方式，极大改善了单源航迹质量下降影响融合效果的问题，有效提高了多源信息融合方法的环境适应性。
下面结合附图对该低慢小目标探测系统多源数据融合方法的实施方式作进一步详细说明（参见图1～3）：
该低慢小目标探测系统多源数据融合方法，其特征在于：它是通过包括如下步骤完成的：
步骤一、对接收到的单雷达航迹数据进行预处理；
a）所述预处理包括剔除野值数据和无效数据，其中野值数据指超出测量范围的数据，无效数据指数据格式不符合的数据；
步骤二、将各雷达航迹数据通过坐标变换转到统一的地心空间直角坐标系；坐标转换通过两步完成，步骤如下：
ａ）雷达测量的目标距离
Figure 554893DEST_PATH_IMAGE001
、方位
Figure 745703DEST_PATH_IMAGE002
、俯仰
Figure 501169DEST_PATH_IMAGE003
为极坐标值，将极坐标值变换到以雷达站址为中心的大地直角坐标系
Figure 969191DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 519121DEST_PATH_IMAGE005
ｂ）将以雷达站址为中心的大地直角坐标值变换到地心空间直角坐标系；雷达
Figure 197227DEST_PATH_IMAGE006
的站址经纬高为
Figure 363241DEST_PATH_IMAGE007
，其在地心空间直角坐标系的值为：
Figure 75983DEST_PATH_IMAGE008
由大地直角坐标系转到地心空间直角坐标系：
Figure 796814DEST_PATH_IMAGE009
步骤三、将各单雷达航迹数据由接收时间对齐到当前数据融合时间；接收时间为
Figure 837582DEST_PATH_IMAGE010
，数据融合时刻为
Figure 934851DEST_PATH_IMAGE011
，融合时刻各雷达航迹位置为：
Figure 236520DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure 3618DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 656317DEST_PATH_IMAGE014
时刻雷达
Figure 432643DEST_PATH_IMAGE015
测量的目标位置，
Figure 854397DEST_PATH_IMAGE016
分别为
Figure 182610DEST_PATH_IMAGE017
时刻雷达
Figure 932391DEST_PATH_IMAGE018
测量的目标位置，
Figure 371463DEST_PATH_IMAGE019
为目标运动速度，
Figure 647723DEST_PATH_IMAGE020
为目标运动加速度。
步骤四、各单雷达航迹分别与所有系统航迹进行关联，选出距离最小的航迹点作为关联成功的点，进行后续的融合。航迹关联由三步完成，步骤如下：
ａ）计算雷达
Figure 756625DEST_PATH_IMAGE021
的航迹
Figure 383915DEST_PATH_IMAGE022
与每一条系统航迹的距离值，判断该距离值是否落入关联门
Figure 361099DEST_PATH_IMAGE023
内，距离计算公式为：
Figure 898390DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 302827DEST_PATH_IMAGE025
为雷达
Figure 886255DEST_PATH_IMAGE026
的航迹
Figure 808074DEST_PATH_IMAGE027
的位置坐标，
Figure 58927DEST_PATH_IMAGE028
为系统航迹
Figure 772281DEST_PATH_IMAGE029
的位置坐标，若
Figure 843005DEST_PATH_IMAGE030
，则认为系统航迹
Figure 161991DEST_PATH_IMAGE031
落入了雷达
Figure 408296DEST_PATH_IMAGE032
的航迹
Figure 154535DEST_PATH_IMAGE033
的关联门内。
ｂ）对雷达
Figure 243713DEST_PATH_IMAGE034
的航迹
Figure 976177DEST_PATH_IMAGE035
，在落入其关联门内的所有系统航迹中选出距离最近的，认为该雷达的该条航迹与此系统航迹关联上；
ｃ）重复步骤ａ）和ｂ）直至所有雷达的所有航迹均完成关联，得到每一条系统航迹对应的多个雷达或单个雷达的关联航迹。
步骤五、计算步骤四得到的各关联航迹参与融合时的融合系数，其中融合系数计算包括：计算航迹上报频率F、航迹稳定性系数S、航迹准确性系数A、外推系数E、融合系数Q，计算方法如下：
ａ）航迹上报频率Ｆ计算：航迹报告频率即该雷达航迹在一个融合周期内的数据输出率；
F=融合周期/航迹数据输出周期
b）航迹稳定性系数S计算：通过二次函数回归拟合该航迹历史数据得出，体现该雷达自身航迹报告的稳定性。
雷达
Figure 201622DEST_PATH_IMAGE036
的航迹
Figure 118763DEST_PATH_IMAGE037
历史航迹点数为
Figure 305024DEST_PATH_IMAGE038
，坐标分别为
Figure 965813DEST_PATH_IMAGE039
，将该
Figure 311344DEST_PATH_IMAGE040
个点通过二次函数拟合，得到拟合后的航迹函数为
Figure 274752DEST_PATH_IMAGE041
，
拟合回归平方和为：
Figure 807364DEST_PATH_IMAGE042
Figure 537423DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 347247DEST_PATH_IMAGE044
分别为
Figure 871769DEST_PATH_IMAGE045
对应的拟合值，
Figure 891678DEST_PATH_IMAGE046
分别为
Figure 35214DEST_PATH_IMAGE047
对应的均值。
拟合残差平方和为：
Figure 89758DEST_PATH_IMAGE048
拟合系数计算公式为：
Figure 519602DEST_PATH_IMAGE049
该航迹的拟合系数
Figure 902173DEST_PATH_IMAGE050
为：
Figure 974034DEST_PATH_IMAGE051
c）航迹准确性系数
Figure 617505DEST_PATH_IMAGE052
计算：由近期报告位置与预测的融合位置计算得出，体现该雷达近期报告与融合值在位置上的偏离程度；
系统航迹预测位置为
Figure 356267DEST_PATH_IMAGE053
，当前雷达测量位置为
Figure 350767DEST_PATH_IMAGE054
，距离偏差为：
Figure 960740DEST_PATH_IMAGE055
航迹准确性
Figure 334084DEST_PATH_IMAGE056
系数为：
Figure 636889DEST_PATH_IMAGE057
d）外推系数
Figure 853107DEST_PATH_IMAGE058
计算：一个无量纲系数，取值0~1，该周期雷达航迹有更新则
Figure 876558DEST_PATH_IMAGE059
为1，若无更新则E为一个小于1但大于0的值。
e）融合系数
Figure 760200DEST_PATH_IMAGE060
计算：融合系数是由上述反应航迹质量的系数计算得到，计算公式为：
Figure 968328DEST_PATH_IMAGE061
步骤六、利用步骤四计算得到的当前各关联航迹融合系数，加权平均融合各单源航迹信息，得到融合航迹更新值
Figure 547208DEST_PATH_IMAGE062
，即：
Figure 764562DEST_PATH_IMAGE063
其中
Figure 237132DEST_PATH_IMAGE064
为与该系统航迹关联上的单雷达航迹数，
Figure 757106DEST_PATH_IMAGE065
为第
Figure 947916DEST_PATH_IMAGE066
个与该系统航迹关联上的单雷达航迹。
该低慢小目标探测系统多源信息融合方法的具体实施例如下：
将201、202、203、205、206共5部雷达分别布设在3个不同的站点，在3个站点组成的三角形区域内放飞大疆精灵4无人机，所述无人机按照一定航线飞行，所述5部雷达同时对所述无人机进行探测。
数据融合模块接收到所述5部雷达发送的目标航迹数据，首先按照步骤一对单雷达数据进行预处理，剔除野值点和无效航迹点，剔除距离超过10Km或方位、俯仰角不在0～360范围内的野值点，对输入数据进行帧头帧尾校验，不符合要求的视为无效数据剔除。201雷达传输的航迹数据异常，为无效数据被剔除；将预处理后的202、203、205、206这4部雷达的航迹数据按照步骤二所述方法变换到统一的地心空间直角坐标系，并用步骤三所述线性外推的方法将航迹数据从接收时刻对齐到融合时刻；随后用步骤四对各单雷达航迹分别与所有系统航迹进行关联，对各单源雷达航迹进行关联，关联成功的航迹保存为待融合航迹，依据各航迹频率、稳定性、准确性、外推等情况，按照步骤五计算各航迹在当前融合时刻的融合系数，利用该融合系数按照步骤六进行加权融合计算，得到融合结果。
（参见图2），如图2所示大疆精灵4无人机目标在缓慢转弯飞行，各通道的数据状况不尽相同：202雷达在中段漏报，直到尾段才重新出现；203雷达的数据率较高，趋势明显，但航迹很不平滑，无法准确直指所述目标在某时刻的位置。205雷达数据质量好，但数据率很低，提供给融合航迹的信息较少。206雷达在中段出现漏报和虚警，融合系统成功辨别了虚警目标，避免将虚警目标的信息融合。（参见图3），如图3所示为上述场景的融合航迹输出，数据率高，航迹平滑、准确。
以上所述只是本发明的较佳实施例而已，上述举例说明不对本发明的实质内容作任何形式上的限制，所属技术领域的普通技术人员在阅读了本说明书后依据本发明的技术实质对以上具体实施方式所作的任何简单修改或变形，以及可能利用上述揭示的技术内容加以变更或修饰为等同变化的等效实施例，均仍属于本发明技术方案的范围内，而不背离本发明的实质和范围。

Claims (2)

1.一种低慢小目标探测系统多源数据融合方法，其特征在于：它是通过包括如下步骤完成的：
步骤一、对接收到的单雷达航迹数据进行预处理；
a）所述预处理包括剔除野值数据和无效数据，其中野值数据指超出测量范围的数据，无效数据指数据格式不符合的数据；
步骤二、将各雷达航迹数据通过坐标变换转到统一的地心空间直角坐标系；坐标转换通过两步完成，步骤如下：
ａ）雷达测量的目标距离
Figure 790770DEST_PATH_IMAGE001
、方位
Figure 852266DEST_PATH_IMAGE002
、俯仰
Figure 277563DEST_PATH_IMAGE003
为极坐标值，将极坐标值变换到以雷达站址为中心的大地直角坐标系
Figure 486827DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 921351DEST_PATH_IMAGE005
ｂ）将以雷达站址为中心的大地直角坐标值变换到地心空间直角坐标系；雷达
Figure 634092DEST_PATH_IMAGE006
的站址经纬高为
Figure 823765DEST_PATH_IMAGE007
，其在地心空间直角坐标系的值为：
Figure 864533DEST_PATH_IMAGE008
由大地直角坐标系转到地心空间直角坐标系：
Figure 227381DEST_PATH_IMAGE009
步骤三、将各单雷达航迹数据由接收时间对齐到当前数据融合时间；接收时间为
Figure 935574DEST_PATH_IMAGE010
，数据融合时刻为
Figure 296148DEST_PATH_IMAGE011
，融合时刻各雷达航迹位置为：
Figure 948847DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure 725173DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 412506DEST_PATH_IMAGE014
时刻雷达
Figure 881665DEST_PATH_IMAGE015
测量的目标位置，
Figure 21659DEST_PATH_IMAGE016
分别为
Figure 356605DEST_PATH_IMAGE017
时刻雷达
Figure 898444DEST_PATH_IMAGE018
测量的目标位置，
Figure 600821DEST_PATH_IMAGE019
为目标运动速度，
Figure 103478DEST_PATH_IMAGE020
为目标运动加速度；
步骤四、各单雷达航迹分别与所有系统航迹进行关联，选出距离最小的航迹点作为关联成功的点，进行后续的融合；
航迹关联由三步完成，步骤如下：
ａ）计算雷达
Figure 346240DEST_PATH_IMAGE021
的航迹
Figure 883532DEST_PATH_IMAGE022
与每一条系统航迹的距离值，判断该距离值是否落入关联门
Figure 553548DEST_PATH_IMAGE023
内，距离计算公式为：
Figure 543500DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 589954DEST_PATH_IMAGE025
为雷达
Figure 44069DEST_PATH_IMAGE026
的航迹
Figure 760352DEST_PATH_IMAGE027
的位置坐标，
Figure 627814DEST_PATH_IMAGE028
为系统航迹
Figure 87745DEST_PATH_IMAGE029
的位置坐标，若
Figure 458684DEST_PATH_IMAGE030
，则认为系统航迹
Figure 345868DEST_PATH_IMAGE031
落入了雷达
Figure 638310DEST_PATH_IMAGE032
的航迹
Figure 760986DEST_PATH_IMAGE033
的关联门内；
ｂ）对雷达
Figure 861798DEST_PATH_IMAGE034
的航迹
Figure 575676DEST_PATH_IMAGE035
，在落入其关联门内的所有系统航迹中选出距离最近的，认为该雷达的该条航迹与此系统航迹关联上；
ｃ）重复步骤ａ）和ｂ）直至所有雷达的所有航迹均完成关联，得到每一条系统航迹对应的多个雷达或单个雷达的关联航迹；
步骤五、计算步骤四得到的各关联航迹参与融合时的融合系数，其中融合系数计算包括：计算航迹上报频率F、航迹稳定性系数S、航迹准确性系数A、外推系数E、融合系数Q，计算方法如下：
ａ）航迹上报频率Ｆ计算：航迹报告频率即该雷达航迹在一个融合周期内的数据输出率；
F=融合周期/航迹数据输出周期
b）航迹稳定性系数S计算：通过二次函数回归拟合该航迹历史数据得出，体现该雷达自身航迹报告的稳定性；
雷达
Figure 759008DEST_PATH_IMAGE036
的航迹
Figure 685375DEST_PATH_IMAGE037
历史航迹点数为
Figure 906272DEST_PATH_IMAGE038
，坐标分别为
Figure 463156DEST_PATH_IMAGE039
，将该
Figure 261347DEST_PATH_IMAGE040
个点通过二次函数拟合，得到拟合后的航迹函数为
Figure 132351DEST_PATH_IMAGE041
，
拟合回归平方和为：
Figure 332389DEST_PATH_IMAGE042
Figure 732277DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 221027DEST_PATH_IMAGE044
分别为
Figure 489197DEST_PATH_IMAGE045
对应的拟合值，
Figure 684687DEST_PATH_IMAGE046
分别为
Figure 645689DEST_PATH_IMAGE047
对应的均值；
拟合残差平方和为：
Figure 293840DEST_PATH_IMAGE048
拟合系数计算公式为：
Figure 100121DEST_PATH_IMAGE049
该航迹的拟合系数
Figure 478013DEST_PATH_IMAGE050
为：
Figure 219704DEST_PATH_IMAGE051
c）航迹准确性系数
Figure 479784DEST_PATH_IMAGE052
计算：由近期报告位置与预测的融合位置计算得出，体现该雷达近期报告与融合值在位置上的偏离程度；
系统航迹预测位置为
Figure 965123DEST_PATH_IMAGE053
，当前雷达测量位置为
Figure 994259DEST_PATH_IMAGE054
，距离偏差为：
Figure 435080DEST_PATH_IMAGE055
航迹准确性
Figure 916877DEST_PATH_IMAGE056
系数为：
Figure 533803DEST_PATH_IMAGE057
d）外推系数
Figure 292812DEST_PATH_IMAGE058
计算：一个无量纲系数，取值0~1，该周期雷达航迹有更新则
Figure 766519DEST_PATH_IMAGE059
为1，若无更新则E为一个小于1但大于0的值。
2.e）融合系数
Figure 876557DEST_PATH_IMAGE060
计算：融合系数是由上述反应航迹质量的系数计算得到，计算公式为：
Figure 562753DEST_PATH_IMAGE061
步骤六、利用步骤四计算得到的当前各关联航迹融合系数，加权平均融合各单源航迹信息，得到融合航迹更新值
Figure 707427DEST_PATH_IMAGE062
，即：
Figure 352035DEST_PATH_IMAGE063
其中
Figure 11686DEST_PATH_IMAGE064
为与该系统航迹关联上的单雷达航迹数，
Figure 642519DEST_PATH_IMAGE065
为第
Figure 500754DEST_PATH_IMAGE066
个与该系统航迹关联上的单雷达航迹。
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