● 摘要
多模复合制导系统对多源传感器所获取的目标观测信息进行融合处理，实现对目标的跟踪和识别等。作为多模复合制导中的关键技术之一，良好的数据关联算法可以降低目标观测信息的不确定性，减小传感器量测误差和噪声干扰，解决量测信息与量测目标之间的对应关系问题，对增强多模复合制导系统的可靠性和提高信息融合的精度有重要意义。本文研究了多传感器信息融合系统的模型，并结合复杂战场的特点为数据关联算法提出了新的有效性评价指标和一套综合评价指标体系。通过引入更加适用的度量空间和加权方法，提出了一种新的模糊聚类算法，实现了扩展卡尔曼滤波估计值与多目标航迹的数据关联功能。最后，本文应用Verilog硬件描述语言在FPGA平台上实现了对新算法的硬件化设计与仿真。研究结果表明，综合评价指标体系能够更为全面地衡量多模复合制导中数据关联算法的适用性；新型模糊聚类算法能够有效抑制量测估计产生的噪声数据，克服数据在紧邻区域内重叠而导致的算法失效问题，消除了多目标航迹交叉时量测数据与航迹的错误关联和航迹聚合的情况；基于FPGA设计的硬件化算法快速准确地实现了数学算法的功能，为系统的实际应用奠定了基础。