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申请/专利权人：中国科学院数学与系统科学研究院

摘要：本发明提出一种针对主动传感器和被动传感器量测数据的多目标匹配方法。首先对主动传感器的距离和角度量测进行转换得到被动传感器坐标系下的坐标，并获得误差的范围，然后计算各目标之间的匹配概率，最后求解所建立的优化问题实现主动传感器和被动传感器多目标匹配。具体为：第一步：将主动传感器量测等价转换至地心坐标系并完成相应的量测误差范围分析；第二步：将地心系下主动传感器量测转换至被动传感器坐标系并完成相应的量测误差范围分析；第三步：对量测零偏的组合进行估计，并利用贝叶斯公式计算各目标之间的匹配概率；第四步：通过Kuhn‑Munkres算法求解建立的优化问题得到各目标之间最大概率匹配，实现多目标匹配。

主权项：1.一种针对主动和被动传感器量测数据的多目标匹配方法，首先设目标质心为p，相对地心的位置矢量在地球系下的坐标为速度矢量为其中，分别为在地球系下对应坐标轴的投影，大气层外目标运动的系统模型为： 其中， ωe＝7.292115×10-5rads为地球自转角速度,μ＝3.986005×1014为地球引力参数,ce＝6.606317041514812×1010为地球引力修正系数；设共有M个目标，主动传感器和被动传感器都获得了该M个目标的量测信息；主动传感器对第j个目标的量测量为： 其中， 表示第j个目标在主动传感器坐标系下的真实坐标，其中分别表示方位角和俯仰角，为主动传感器到第j个目标的相对位置矢量在主动传感器坐标系下的坐标，为主动传感器所在位置矢量在地球系下的坐标，为已知量，为地球系到主动传感器坐标系下的转换矩阵，根据传感器所在点的地理北纬度λ，经度L，从E系到R系的转换矩阵确定为： BR＝[BRrBRbBRe]T为系统性偏差，其三个分量分别属于[-ΔRr,ΔRr]，[-ΔRb,ΔRb]，[-ΔRe,ΔRe]；为随机性偏差，其三个分量分别为标准差上界为的零均值白噪声；被动传感器对第j个目标的量测量为： 其中， 表示第j个目标在被动传感器坐标系下的真实坐标，其中分别表示方位角和俯仰角，为被动传感器到第j个目标的相对位置，为地球系到被动传感器坐标系下的转换矩阵，为被动传感器在地球系下的坐标，为已知；为量测零偏，其两个分量分别属于[-ΔHb,ΔHb]和[-ΔHe,ΔHe]；为随机性量测偏差，其两个分量分别为标准差上界为的零均值白噪声；利用主动传感器和被动传感器的量测进行多目标匹配需要基于量测模型3-7，根据主动传感器量测得到被动传感器坐标系下的坐标及误差评估，进而结合被动传感器的量测进行多目标匹配，其特征在于：具体步骤如下：第一步：将主动传感器量测等价转换至地心坐标系并完成相应的量测误差范围分析；第二步：将地心系下主动传感器量测转换至被动传感器坐标系并完成相应的量测误差范围分析；第三步：对量测零偏的组合进行估计，并利用贝叶斯公式计算各目标之间的匹配概率；第四步：通过Kuhn-Munkres算法求解建立的优化问题得到各目标之间最大概率匹配，实现多目标匹配。

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