电子信息对抗技术 ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＷａｒｆａｒｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 中图分类号：ＴＮ９７１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４—２２３０（２０１８）０４—００２５—０６ 基于ＥＤＷ参数的多源雷达对抗情报 数据关联改进方法 王国恩，林鸿生，汤永涛 （海军土官学校，安徽蚌埠，２３３０１２） 摘要：以ＥＤＷ（Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｄｉｓｃｒｅｐｔｉｏｎ ｗｏｒｄ）为对象，对多源雷达对抗情报数据关联处理方法开展 研究。首先对ＥＤＷ数据关联处理过程进行了优化改进，然后对常见的几种类型参数的关联 度计算判断方法进行研究和分析，并给出了整体关联度计算方法，最后对关联过程中涉及的信 号参数容差、参数权重系数等重要参数的设置方法进行了讨论。理论分析和仿真结果验证了 改进后方法的有效性。 关键词：数据关联；ＥＤＷ；关联度计算；参数容差 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４—２２３０．２０１８．０４．００６ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｍｕｌｔｉ Ｓｏｕｒｃｅ Ｒａｄａｒ Ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅ Ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＥＤＷ ＷＡＮＧ Ｇｕｏ－ｅｎ，ＬＩＮ Ｈｏｎｇ－ｓｈｅｎｇ，ＴＡＮＧ Ｙｏｎｇ－ｔａｏ （Ｎａｖａｌ Ｐｅｔｔｙ Ｏｆｉｆｃｅｒ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｂｅｎｇｂｕ ２３３０１２，Ａｎｈｕｉ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｕｈｉｓｏｕｒｃｅ ｒａｄａｒ ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅ ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｄａｔａ ａｓ— ｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｏｆ ＥＤＷ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ＥＤＷ ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｓ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｓｅｔｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｍａｅｔｅｒｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｓｉｇｎａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｔｏｌｅｒ— ａｎｃｅ ａｎｄ ｗｅｉｇｈｔ ｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄａｔａ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＥＤＷ（Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｄｉｓｃｒｅｐｔｉｏｎ Ｗｏｒｄ）；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ；ｐａｒａｍｅ· ｔｅｒ ｔｏｌｅｒｎａｃｅ １ 引言 察设备侦收的雷达对抗情报信息进行相关融合处 未来海战场电磁环境日趋复杂，仅靠单个侦 理，才能得到目标的准确信息，从而实现单一侦察 察设备侦收的雷达对抗情报已不能满足未来复杂 设备独自工作时无法实现的整体侦察能力。 电磁环境下海上作战的任务需求，必须将多个侦 在雷达对抗侦察情报融合处理时，面对多个 收稿日期：２０１７—１１—１７：修回日期：２０ｌ７—１２—１４ 项目基金：全军军事学研究生课题基金（２０１２ＪＹ００２４７０） 作者简介：王国恩（１９８２一），男，河北省阜平人，硕士，讲师，研究方向为雷达对抗侦察信息处理；林鸿生（１９８Ｏ一），男，广东省揭阳人，硕 士研究生，讲师，研究方向为军事情报、电子战模拟与仿真；汤永涛（１９７９一），男，陕西省西安人，讲师，研究方向为电子对抗侦 察、情报处理。 基于ＥＤＷ参数 基于 参数的多源雷达对抗情报数据关联改进方法 关联改进方法 投稿邮箱．ｄ ～ ＾Ｊ…ｋｊｓ＠ｌ２６．ｃ。ｍ ……” 侦察设备送过来的侦察数据，首先要进行的就是 数据关联，即确立各侦察点送来目标数据之间的 关系，确定是否有相同数据源（目标）的处理过 程。数据关联的准确性高低，不仅会直接影响到 雷达目标态势的准确生成。可能出现增批或错误 合批等问题．更会直接影响后期多节点雷达对抗 侦察设备的数据融合和目标定位，最终影响到目 标的综合识别。因此，如何对多个侦察设备送来 的数据进行准确的数据关联，是雷达对抗侦察情 报融合处理所要解决的首要问题。 ２ 常用ＥＤＷ数据关联方法 目前常用的数据关联方法是ＥＤＷ数据关联 方法。即利用ＥＤＷ作为关联基本单元，来完成雷 达目标的关联。ＥＤＷ（Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｄｉｓｃｒｅｐｔｉｏｎ Ｗｏｒｄ） 即辐射源描述字。是由辐射源相关参数组成序 列 １］。参与ＥＤＷ数据关联的参数主要包括载频 ＲＦ、脉宽ＰＷ、脉冲重复间隔ＰＲＩ和天线扫描周期 ＴＡＳＰ等＿２。］，常用ＥＤＷ数据关联法如图１所示。 断 图１常用ＥＤＷ数据关联法 由于辐射源各特征参数具有多种不同的变化 类型，因此在进行目标数据关联时，可先判断参数 类型是否相同。如果两目标参数类型不同，则可直 接判别目标不关联，从而提高了数据关联效率。此 外，如果多节点侦收的信号某一特征参数具有指纹 特征的一致性，则可直接判别两目标相关联。基于 以上原因考虑，可对ＥＤＷ数据关联方法进行改进。 改进后的ＥＤＷ数据关联过程如图２所示。 ３ 改进的ＥＤＷ数据关联方法 在进行ＥＤＷ数据关联时，首先对载频类型、 脉宽类型、脉冲重复间隔类型和天线扫描周期类 型进行关联性判断，如果其中任意一个类型不一 致，则直接可以判断这两个目标信号不关联。例 如，某一节点侦察到的目标信号载频类型为固定． 另一个节点侦察到的目标信号载频类型为捷变， 从载频特征来看，就能够判断这两个节点侦收的 目标信号不关联。因此，不再需要进行载频、脉 宽、脉冲重复间隔和天线扫描周期的关联度计算 判断，从而提高了关联的效率。 多节点侦察设备 信号参数 图２改进的ＥＤＷ数据关联方法 当载频类型、脉宽类型、脉冲重复间隔类型和 天线扫描类型都一致时，则需要分别进行载频、脉 宽、脉冲重复间隔和天线扫描周期的关联度计算 判断。在进行各参数关联度计算判断时，一旦发 现任意一个参数的计算关联度为零时，即参数数 电子信息对抗技术·第３３卷 ２０１８年７月第４期 王国恩。林鸿生，汤永涛 基于ＥＤＷ参数的多源雷达对抗情报数据关联改进方法 值完全不相关，则可以直接判断这两个目标信号 不关联。同样的，如果其中任意一个参数细微特 征具有一致性。则可直接判断这两个目标信号关 联。例如，两个重复间隔参差信号，如果重复间隔 参差个数相同。变化顺序相同，且测量的各参差重 复间隔值又非常的接近（当测量精度达到一定程 度），可作为重复间隔参数指纹特征一致，则可直 接判别这两个目标信号相关联。 如果没有出现上述情况。则需分别对载频、脉 宽、重复间隔、天线扫描周期等参数进行关联度计 算（关联度是指两个目标信号同类型参数之间的 相似程度，通常用ｃ 表示，且０≤Ｃｘ≤１） ］，分别 得到ｃ 、Ｃ ｃ删、Ｃ 。并根据目标类型设置各 参数权重，然后根据各参数关联度计算结果及参 数权重，综合得出这两个目标信号关联度ｃ，最后 通过设置门限判断这两个目标信号是否关联。 ４各参数关联度计算判断方法 当多节点侦收信号的参数类型相同时，则需 对参数大小作进一步的关联度计算判断。由于各 参数类型种类很多。每种类型参数变化的样式都 不相同，因此在计算关联度时，不同类型的参数关 联度计算的方法是不一样的［６ 。下面分别对常 见的几种类型参数的关联度计算判断方法进行研 究和分析，以提高目标信号参数关联的准确性，降 低关联的错误率。 （１）单一固定类型参数 单一固定参数是指该参数在工作时其数值是 恒定的，其具有较高的稳定性。如载频固定等。 假设节点１侦察到的目标信号某参数为墨， 其测量容差为△ ，；节点２侦察到的目标信号同 一参数值为蜀，测量容差为△Ｘ２；则计算这两个目 标信号的该参数关联度。 ｒ （ 一 ） ］ … Ｐｌ一 ｌ ， （２）范围变化类型参数 范围变化类型参数是指该参数在工作时其数 值在一定范围内变化。如载频捷变等。 假设节点１侦察到的目标信号某参数变化范 围为墨～ ，测量容差为△Ｘ ；节点２侦察到的 目标信号同一参数值为 ～丘，测量容差为△Ｘ２； 则计算这两个目标信号的该参数关联度。 一 Ｃ ＝ ｅｘｐ ２（ ＋ ） （２）（ 。≤ ，墨≤ ） ｛ 其他 ０ （蜀 。或 ）Ｊ （３） 其中，（ ，蜀）ｍｉ 表示取 、 中的最小值， （ 。， ）～表示取 、恐中的最大值，ｋ 为范围关 联系数。 范围变化类型参数，可分在脉间变化和脉组 变化。脉间变化是指参数值在脉冲与脉冲之间变 化；而脉组变化是指参数值在脉冲组与脉冲组之 间变化。在进行辐射源参数关联性判断时，若参 数变化类型不相同，一个节点为脉问变化、另一个 节点为脉组变化，则可直接判断目标不关联。 （３）固定几个点变化类型参数 固定几个点变化类型参数是指该参数在工作 时其数值在几个固定点之间变化，如频率跳变等。 在进行该类型参数关联度计算判断时．首先可以 判断参数变化值的个数是否相同，若变化值个数 不相同，则可直接判断两节点目标不匹配。如果 参差个数相同。则可对各变化值大小做进一步关 联度计算比较。在进行比较时，可先将参数值按 照从小到大或从大到小的顺序依次排列．然后对 各个变化值进行关联度计算，最后求平均关联度。 假设节点１侦察到某参数变化值个数为Ⅳ１， 分别为置、 、… 其测量容差分别为△ ，、 ＡＸ２、…ＡＸＭ；节点２测量的同一参数变化值个数 为Ⅳ２，参数值分别为 、ｙ２、…ｙⅣ１，测量容差分别 为Ａｒｌ、Ａ 、…△ ；则对这两个目标信号的该参 数进行关联度计算判断。 节点１和节点２侦收的目标信号参数均为同 一类型，如果１Ⅳ１一Ⅳ２ ｌ≥２，则节点１和节点２侦 收的目标信号不关联。 如果Ｎ，＝Ⅳ２，则可对各节点侦收的该参数值 大小做进一步关联度计算判断。假设Ｎ，＝Ⅳ２＝Ｍ， 节点１侦收的信号Ｘ ＜Ｘ２＜…＜ ，节点２侦收的 信号ＹＩ＜ｙ２＜…＜ ，则分别计算 和ｙｌ、 ：和ｙ２、 … 和 的关联度。 基－基 ３：ＥＤＷ参数 参数的多源雷达对抗情报数据关联改进方法 关联改进方法 投稿 ｄ一 ｓ＠ｌ２６．ｃ。ｍ ～ ＾Ｊ………“ …ｐｌ［＿一 丽Ｊ］ｃ‘ ｉ １，Ｍ ） （３） 其中Ｍ为参数值变化个数。这两个节点侦收的 目标信号该参数关联度为： ＥＣ ｃ （ １ ２“， ） （４） 如果ＩⅣ１一Ⅳ２ Ｉ＝１，假设Ｎ ＞Ⅳ２，节点２可能漏 测一个参数值。则需对各节点侦收的该参数值大 小做进一步关联度计算判断。用 分别与Ｘ 、Ｘ 进行关联度计算。 ｃ ＝ｅｘｐ［一 ］ｃ ＝·，２，…，Ⅳ： （５） ｃ ＝ｅｘｐ［一乏 ］ｃ ＝ ，２，…，Ⅳ （６） 若Ｃ Ｐｘｉｌ与Ｃ 均为０，则节点１与节点２侦 收的信号不关联。若Ｃ＇ｘｉｌ大于Ｃ ，则置与 关 联，Ｃ置＝ｃ ；若Ｃ＇ｘｌｌ小于Ｃ ，则 ¨与 关联， Ｃ丑＝ｃ 。这两个节点侦收的目标信号该参数关 联度为 ∑Ｃ Ｃｘ－ （ １，２，…，Ⅳ２） （７） ５整体关联度计算判断方法 通过上述分析，可以得到了两个节点侦收到 的信号载频、脉宽、重复间隔、天线扫描周期等参 数的关联度，结果较多，信息相对分散，还需对上 述结果进行综合判断。基于载频、脉宽、重复间 隔、天线扫描周期等特征参数在数据关联中的重 要程度不同，在综合判断时，需对各特征参数关联 度设置不同的权重【１ 。 假设 ，ｉ：１，２，…，４分别为载频、脉宽、重复 ４ 间隔、天线扫描周期等参数的权重系数，且Ｅ咖 ＝ １，咖 ＞１０，则两个节点侦收到的信号整体关联度 为： Ｃ＝咖１·ｃ，＋咖２·ＣＰ ＋ ３·ＣＰ盯＋咖４·Ｃｒ＾ｓＰ（８） 最后设置二个门限ｃ，、ｃ ，来判断两个节点侦 收到的信号是否相关联。如果Ｃ≥Ｃ，，则判断两 批目标信号相关联；Ｃ＜Ｃ，，则判断两批目标信号 不关联；Ｃ，≤Ｃ＜Ｃ ，需采用其他方法进一步判断 两批目标信号是否关联。 关联门限和参数权重系数设置的方法主要包 括两种。一是集中情报专家对目标信号长时间侦 收工作中实践经验和意见，确定目标信号参数的 权重系数和关联门限。二是积累大量的情报资 料．如敌方辐射源资料以及我方侦察设备侦收的 实际数据，通过分析整理，得出各辐射源信号参数 的权重系数和关联门限结论。通常情况，特殊体 制的参数类型其权重系数要比常见类型的系数 大 ６信号参数容差的设置 在多节点信号关联中，雷达信号参数容差是 指由于系统噪声与量测噪声影响，侦察设备所侦 收的辐射源信号参数具有一定的变化范围。其作 为多节点信号关联度计算的一个重要参数，直接 影响到多节点信号关联的结果。如果参数容差设 置小了。则可能导致将两节点侦收到的同一目标 信号看成两个目标。出现“增批”现象：如果参数 容差设置大了．则可能导致将两节点侦收到的两 个不同目标信号看成一个目标，出现“编批错误” 现象［１ 。因此如何设置最佳参数容差，是 ＥＤＷ数据关联过程中需重点解决的问题。 在ＥＤＷ数据关联过程中，动态的设置最佳 参数容差，能提高ＥＤＷ关联的准确度。动态设 置容差主要具有以下特点。 （１）雷达信号参数不同类，其参数容差设置 不同。 （２）雷达信号参数为同一类，但是变化类型 不同，其参数容差设置不同。 （３）雷达型号相同，但不是同一部雷达，其参 数容差设置不同。 （４）同一部雷达同一类信号参数，但是工作 模式不同。其参数容差设置不同。 （５）同一批雷达信号，但是侦收的侦察设备 型号不同，其参数容差设置不同。 （６）同一批雷达信号，侦收的侦察设备型号 相同。但是不是同一部侦察设备，其参数容差设置 不同 电子信息对抗技术·第３３卷 ２０１８年７月第４期 王国恩，林鸿生，汤永涛 基于ＥＤＷ参数的多源雷达对抗情报数据关联改进方法 ２９ （７）同一部侦察设备，但是侦收工作模式不 同，其参数容差设置不同。 由此可见，容差设置是一个复杂的问题。对 分别为 和 。假设ｔ时刻，侦察设备Ａ和 侦 收到的目标ＥＤＷ参数分别如表１、表２所示。 表示载频类型，Ｐ 表示重复间隔类型，ＰＷｉ表示 于一部雷达来说，不能简单的设置一个统一的参 脉宽类型， 表示天线扫描类型，其中ｉ＝１时为普 数容差，必须根据接收信号的侦察装备的测量精 度、雷达的工作状态等来动态设置信号参数容差． 此项内容还需经一步开展研究。 通类型，其余为特殊类型。 根据上述优化改进的ＥＤＷ数据关联方法分 别计算察设备Ａ侦收和 侦收的信号数据关联 度，结果如表３所示。 ７仿真实验与结果分析 两部雷达对抗侦察设备正在进行组网侦察。 表１侦察设备Ａ侦收到的目标ＥＤＷ参数 表３侦察设备Ａ侦收和占侦收的信号数据关联结果 的信号，不需要进行参数融合。 从仿真结果可以看出。改进的ＥＤＷ数据关 联方法可以将多部侦察设备送来的数据进行准确 的数据关联，提高了关联的效率，具有一定可行 性。但是采用前提是各侦察设备能够准确对信号 进行分选分析，得出正确的测量结果，包括变化类 型和参数值，尤其是各侦察设备在进行分选处理 时应统一规范，保持各个侦察装备的参数格式一 从表３可以看出，侦察设备 和 侦收的目 标中，２００２批和４０００批、２００３批和４００１批、２００４ 致性。其次，采用改进的ＥＤＷ数据关联方法时， 其关联的准确性与信号参数容差和特征参数权重 设置密切相关，合理有效地设置信号参数容差设 置和特征参数权重，可以进一步提高数据关联的 准确性。最后，在进行数据关联度计算，会遇到两 个信号关联度较低的情况，此时需采用其他方法 批和４００２批分别相关联，为同一目标．可以进行 下一步信号参数融合。而２００５批和４００４批信号 关联度较低。需采用其他方法作进一步的关联判 断。侦察设备 侦收的４００３批目标没有相关联 ３０ 基于ＥＤＷ皴基于 参数的多源雷达对抗情报数据关联改进方法 关联改进方法 投稿邮箱＿ｄ 稠。ｕ “ Ｊｓ “ ｃ０“ ＠ ．。。 作进一步的关联性判断，防止因关联错误而出现 的错误合批或增批的现象。 ［１２］ ［Ｃ］／／１ｌｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎｕｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｕｓｉｏｎ，２００８：１—７． ＷＡＮＧＸ Ｚ，ＭＵＳＩＣＫＩ Ｄ．Ｅ Ｌ］ＬＥＭ Ｒ。ｅｔ ａ１．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｍｕｌｔｉ—Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｗｉｔＩｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ 参考文献： 何艾玲．雷达信号分选算法及ＤＳＰ实现研究『Ｄ１． 成都：电子科技大学．２０１０：２７—２８． ＣＨＡＲＤ Ｇ Ｗ．电子情报一雷达信号分析［Ｍ］．胡 ［２］ ＲＩ［１３］ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒｎｓａａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ ｎｄ Ｅｌａｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００９，４５（４）：１４００—１４１７． ＢＡＲ—ＳＨＡＬ０Ｍ Ｙ，ＫＩＲＵＢＡＲＡＪＡＮ Ｔ，Ｇ０ＫＢＥＲＫ Ｃ．Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｗｉｔｈ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ—Ａｉｄｅｄ Ｍｕｌｔｉｆｒａｍｅ 来招，译．成都：中国电子科技集团公司第二十九研 究所．２００６． Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｅｒｏ— ｓｐａｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００５，４１（３）：８６５— ８７８． ［３］ 承德宝．雷达原理［Ｍ］．北京：国防工业出版社， ２０ｏ８． ［１４］ ＭＡ Ｈ，ＫＩＮＧ Ｉ，ＬＹＵ Ｍ Ｒ．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｍｉｓｓｉｎｇ Ｄａｔａ ［４］ 张友兵，黄高明，李仙茂．雷达对抗原理［Ｍ］．武汉： 海军工程大学出版社．２００９． Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｏｒ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄ－ ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ３０ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＡＣＭ ＳＩＧＩＲ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｅｓｅｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｉｎｆｏｒｍａ— ｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ，２００７． Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌｎｄｓ：ＡＣＭ，ａ２００７：３９—４６． ［５］ 贺平．电子对抗原理［Ｍ］．北京：国防工业出版社， ２０１６：２７． 黄建冲，颜冲玉．基于辐射源参数信息的无源 ［６］ 丁锋，数据关联问题研究［Ｊ］．宇航学报，２０１３，３４（５）：７２１ －［１５］ ＭＡ Ｈ，ＫＩＮＧ Ｉ，ＬＹＵ Ｍ Ｒ．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｍｉｓｓｉｎｇ Ｄａｔａ ７２７． Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｏｒ Ｃｏｌｌｂｏｒａａｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄ— ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２２ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＡＣＭ ＳＩＧＩＲ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｅｓｅｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｉｎｆｏｒｍａ— 孔云波，等．多无源传感器去相关 ［７］ 鹿传国，冯新喜，数据关联算法［Ｊ］．自动化学报，２０１４，４０（３）：４９７— ５０７． ｔｉｏｎ Ｒｅｔｉｒｅｖａｌ，Ｂｅｒｋｅｌｅｙ，Ｃａｌｉｏｒｆｎｉａ，ＵＳＡ：ＡＣＭ，１９９９： ２３０－２３７． ［８］ 李敬辉，涂拥军，黄高明．舰载被动传感器数据关联 算法研究［Ｊ］．海军工程大学学报，２００８，２０（２）：４４— ５０． ［１６］ 林春应，王贵生，金耀星．雷达信号参数容差分析 ［Ｊ］．舰船电子对抗，１９９７（４）：２７—３１． ［１７］ ＳＡＭＵＥＬ Ｌ，ＭＩＣＨＡＥＬ Ｔ，ＳＴＥＰＨＥＮ Ｄ，ｅｔ ａ１．Ｃｏｍ— ｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ ＶＳ Ｍｕｌｉｔｐｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ［９］ 倪忠德，马宝华．海上编队多辐射源目标数据关联 模型及仿真分析［Ｊ］．探测与控制学报，２００７，２９ （４）：２４—２６． Ｂａｓｅｄ Ｒａｄａｒ Ｐｕｌｓｅ Ｔｒａｉｎ Ｄｅｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｒｓ『Ｃ］／／Ｐｒｏｃ ｏｆ ＳＰＩＥ，Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｓｅｎｓｏｒ Ｆｕｓｉｏｎ，ａｎｄ Ｔａｒｇｅｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ＸＶ．２０ｏ６：６２３６１ｋ １—１０． 江朝抒，陈祝明．基于最小二乘的多特征概 ［１０］ 曾斯，率数据关联ＥＭ方法［Ｊ］．信号处理，２０１１，２７（５）： ６９０－６９６． ［１８］ 李晓丹．容差问题对雷达信号分选识别的影响 ［Ｊ］．学术论坛（数字技术与应用），２０１１（９）：２３６— ２３７． ［１１］ ＷＡＮＧ Ｘ，ＳＣＡＬＡ Ｌ，ＥＬＬＥＭ Ｒ．Ｆｅａｔｕｒｅ Ａｉｄｅｄ Ｐｒｏｂ ａｂｉｌｉｓｔｉｅ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉ—Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ
