Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng hợp nhất quỹ đạo bay trên tiêu đồ

Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học<br /> <br /> NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN VÀ MÔ PHỎNG HỢP NHẤT<br /> QUỸ ĐẠO BAY TRÊN TIÊU ĐỒ<br /> Vương Anh Tuấn*, Trương Khánh Nghĩa<br /> Tóm tắt: Trên cơ sở khảo sát hoạt động thu thập thông tin của trạm ra đa cảnh<br /> giới và quá trình thể hiện quỹ đạo của mục tiêu trên bảng tiêu đồ, đồng thời, với<br /> việc phân tích một số hạn chế của hệ đơn ra đa trinh sát, trong bài báo này, chúng<br /> tôi đề xuất sử dụng một mạng đa ra đa trinh sát và thuật toán hợp nhất quỹ đạo bay<br /> của mục tiêu mà nó phát hiện được. Từ đó, xây dựng phần mềm mô phỏng quá trình<br /> hợp nhất quỹ đạo các đối tượng bay của mạng đa ra đa trinh sát.<br /> Từ khóa: Mạng ra đa, Quỹ đạo bay, Tiêu đồ, Phần mềm mô phỏng, Thuật toán hợp nhất quỹ đạo ra đa.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Mặc dù các loại ra đa ngày nay đều được cải tiến và trang bị những công nghệ<br /> tiên tiến nhất, có độ chính xác rất cao trong việc phát hiện mục tiêu [1], nhưng, các<br /> mục tiêu cũng được áp dụng các công nghệ mới có khả năng tàng hình và tránh bị<br /> phát hiện bởi các loại ra đa, thậm chí nó còn có khả năng phát hiện và tiêu diệt ra<br /> đa [2]. Vì vậy, việc sử dụng hệ thống đơn ra đa không thể đáp ứng được tính hiệu<br /> quả, tính chính xác trong việc phát hiện và tiêu diệt mục tiêu trong tác chiến thực<br /> tế. Để đảm bảo tính chính xác, tính hiệu quả cũng như luôn bắt, bám được mục<br /> tiêu, hệ thống mạng lưới với nhiều ra đa được sử dụng [3], các ra đa có thể cùng<br /> loại hoặc khác loại và sẽ được bố trí ở các vị trí khác nhau, có thể gần nhau hoặc<br /> có thể xa nhau. Và để đảm bảo tính cơ động, tính linh hoạt và bí mật, tránh bị phát<br /> hiện và tiêu diệt trong thực tế các ra đa thường xuyên được bố trí cách xa nhau.<br /> Các phương pháp hợp nhất dữ liệu truyền thống đó là phương pháp bình<br /> phương tối thiểu [4], phương pháp trung bình trọng số [5], đây là các thuật toán<br /> hợp nhất dữ liệu được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên, các phương pháp này hiện nay<br /> chỉ áp dụng được khi các ra đa trong một hệ đa ra đa được bố trí gần nhau, ngược<br /> lại khi các ra đa bố trí cách xa nhau thì các phương pháp này không thể sử dụng<br /> một cách trực tiếp được nữa vì sai số lớn. Trong thực tế tác chiến, vì nhiều yếu tố<br /> bí mật và chiến thuật tác chiến mà các ra đa thường xuyên phải bố cách xa nhau, vì<br /> vậy, trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu, cải tiến và đề xuất thuật toán trung<br /> bình trọng số để hợp nhất dữ liệu của các ra đa.<br /> 2. NỘI DUNG CẦN GIẢI QUYẾT<br /> 2.1. Thuật toán, xây dựng phần mềm mô phỏng quá trình hợp nhất quỹ đạo<br /> các đối tượng bay của mạng đa ra đa<br /> Sơ đồ thuật toán hợp nhất quỹ đạo dữ liệu độ đo của hệ đa ra đa trinh sát.<br /> Thông thường dữ liệu mục tiêu được cung cấp bởi hệ thống mạng ra đa là dưới<br /> hình thức tọa độ cực, trong đó tâm là vị trí ra đa. Do đó, khi lắp đặt các ra đa ở các<br /> vị trí khác nhau, tâm của các hệ tọa độ cực là khác nhau. Nếu dữ liệu đo lường cần<br /> phải hợp nhất, thì nó phải được chuyển đổi thành một hệ tọa độ thống nhất, và tính<br /> toán những sai số của việc chuyển đổi tọa độ. Nói cách khác, với cùng một hệ tọa<br /> độ hay cùng một không gian, dữ liệu đo lường của tất cả các hệ thống ra đa được<br /> <br /> 146 V. A. Tuấn, T. K. Nghĩa, “Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng… quỹ đạo bay trên tiêu đồ.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> chuyển đổi sang cùng một hệ tọa độ, và các thuật toán trung bình trọng số có thể<br /> được sử dụng vào thời điểm này.<br /> Quá trình thực hiện được thể hiện trên Dữ liệu độ đo<br /> sơ đồ sau:<br /> Dữ liệu độ đo ra đa dưới dạng tọa độ Chuyển đổi từ tọa độ cực<br /> sang tọa độ chữ nhật<br /> cực, do đó, trước hết sẽ được chuyển đổi<br /> sang dạng tọa độ chữ nhật. Vì vị trí của Dịch chuyển song song hệ<br /> các ra đa là khác nhau và dữ liệu độ đo tọa độ<br /> dựa trên tọa độ ra đa. Do đó, cần thiết phải<br /> chuyển đổi tọa độ về hệ tọa độ mà tâm của Tính toán sai số<br /> nó là tâm hợp nhất của dữ liệu độ đo ra đa.<br /> Trong quá trình chuyển đổi, sự phân bố lỗi Tính toán trọng số<br /> (hay sai số) cũng thay đổi. Chìa khóa của<br /> thuật toán trung bình trọng số là để tính Tổng hợp dữ liệu dựa trên<br /> toán trọng số, và trọng số có liên quan trực trọng số<br /> <br /> tiếp tới sai số đo lường, vì vậy nhất thiết<br /> phải tính toán việc phân bố sai số sau khi Chuyển đổi từ tọa độ chữ<br /> nhật sang tọa độ cực<br /> chuyển đổi tọa độ.<br /> 2.2. Chuyển đổi tọa độ và sai số trong chuyển đổi dữ liệu của mạng đa ra đa<br /> Chuyển đổi từ tọa độ cực sang tọa độ chữ nhật.<br /> Giả sử khoảng cách mục tiêu là i và phương vị mục tiêu là i. Sử dụng công<br /> thức (1) để chuyển đổi tọa độ mục tiêu từ hệ tọa độ cực sang tọa độ chữ nhật[6].<br /> Sau đó, tọa độ mục tiêu sẽ có dạng tọa độ chữ nhật là ( xi , yi ) .<br /> <br /> <br /> (1)<br /> <br /> <br /> Chuyển đổi từ tọa độ chữ nhật sang tọa độ cực.<br /> Giả sử kết quả hợp nhất tọa độ mục tiêu theo trục x và theo trục y lần lượt là: xi và<br /> y i . Sử dụng công thức (2) để chuyển đổi tọa độ ta thu được tọa độ của mục tiêu.<br /> <br /> (2)<br /> <br /> <br /> Phép dịch chuyển song song hệ tọa độ.<br /> Đối với tọa độ mục tiêu trong hệ tọa độ chữ nhật (dựa trên cơ sở tọa độ của mỗi<br /> ra đa, cũng là dữ liệu mục tiêu của ra đa), dữ liệu này sẽ được chuyển đổi về một<br /> hệ tọa độ mà gốc tọa độ chính là tâm của hệ tọa độ hợp nhất.<br /> Giả sử rằng tọa độ hiện tại của ra đa là: ( x0 , y0 ) , hệ tọa độ hợp nhất có tâm là<br /> ' '<br /> ( x1 , y1 ) , ( x , y )<br /> là tọa độ mục tiêu mà ra đa này phát hiện. Tính toán phép<br /> chuyển dịch tọa độ mục tiêu (x,y) trong hệ tọa độ hợp nhất theo công thức sau:<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 147<br />  Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học<br /> <br /> <br /> (3)<br /> <br /> Tính toán sai số:<br /> Giả sử rằng khoảng cách và phương vị của mục tiêu được đo bởi ra đa là  i và<br />  i . Và sai số khoảng cách và sai số phương vị tuân theo phân bố chuẩn với sai số<br /> trung bình là 0. Sai số bình phương tối thiểu (MSE) của khoảng cách và phương vị<br /> là   và   . Sau khi chuyển đổi tọa độ mục tiêu từ tọa độ cực sang tọa độ chữ<br /> nhật thì phân bố sai số cũng thay đổi. Giả sử ma trận đồng phương sai là R, thì R<br /> được tính theo công thức (4).<br /> T<br />  2 0  T cos   sin  2 0 cos   sin  r11 r12 <br /> R  A 2<br /> A   2     (4)<br />  0   sin  cos  0  sin  cos  r21 r22 <br /> ở đây: r11   2 cos2    2 sin2 2 , r22   2 sin2    2 cos2 2 , r12  r21  ( 2   22 ) sin cos<br /> Trong các ứng dụng thực tế, sai số tính toán theo các trục tọa độ chữ nhật có thể<br /> được bỏ qua, do đó r12  r21  0 . Khi chuyển đổi tọa độ mục tiêu từ dữ liệu độ đo<br /> về hệ tọa độ hợp nhất, phép dịch chuyển song song sẽ không làm thay đổi đặc<br /> trưng sai số, do đó phân bố sai số được tính theo công thức (5).<br />  x2   2 cos 2    2 sin 2  2<br />  2 2 2 2 2 2 (5)<br />  y    sin    cos  <br /> 2.3. Hợp nhất dữ liệu của nhiều ra đa trinh sát (mạng đa ra đa)<br /> Sau khi chuyển đổi tọa độ và tính toán sai số dịch chuyển, tọa độ mục tiêu<br /> chuyển sang hệ tọa độ có tâm là tọa độ hợp nhất và thu được phân bố sai số vừa<br /> thay đổi. Giả sử rằng có n ra đa thì chúng ta có n dữ liệu khoảng cách và n dữ liệu<br /> phương vị đo được. Thông qua việc chuyển đổi tọa độ, ta được n tọa độ theo<br /> hướng x, và n tọa độ theo hướng y. Tại thời điểm này, tọa độ thu được có thể tiến<br /> hành hợp nhất bằng cách sử dụng thuật toán trung bình trọng số.<br /> 2.4. Tính toán trọng số dữ liệu độ đo<br /> Thuật toán trung bình trọng số là phương pháp hiệu quả nhất, ý tưởng cơ bản<br /> của phương pháp này là gán trọng số cho mỗi ra đa dựa trên độ chính xác, độ tin<br /> cậy, và các chỉ số khác của mỗi ra đa. Trọng số lớn hơn được gán cho ra đa có độ<br /> chính xác và độ tin cậy cao hơn và ngược lại trọng số nhỏ hơn cho ra đa có độ<br /> chính xác và độ tin cậy thấp hơn.<br /> Giả sử có n ra đa được sử dụng cho việc đo đạc tọa độ mục tiêu, dữ liệu độ đo<br /> của ra đa i ký hiệu là z i (i  1,2,..n) . Mỗi ra đa có chỉ số hiệu xuất thực hiện khác<br /> nhau, phạm vi bị tác động ảnh hưởng bởi các nhân tố khác nhau là khác nhau, z i là<br /> ngẫu nhiên, z i cũng tuân theo phân bố chuẩn, nói cách khác, z i ~ N (0,  i ).<br /> Trong đó,  i là MSE độ đo và biểu diễn sự chính xác độ đo.  i nhỏ hơn thì sự<br /> chính xác độ đo cao hơn, và ngược lại độ chính xác độ đo sẽ thấp hơn.<br /> <br /> <br /> 148 V. A. Tuấn, T. K. Nghĩa, “Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng… quỹ đạo bay trên tiêu đồ.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Để đảm bảo rằng MSE của dữ liệu hợp nhất đạt tối thiểu, sử dụng phương pháp<br /> nhân tử Lagrange[6] để tính toán trọng số hợp nhất. Trọng số hợp nhất của mỗi dữ<br /> liệu độ đo được tính toán theo công thức sau:<br /> 1<br /> 2 (6)<br /> wi  n i<br /> 1<br /> i 1  i<br /> 2<br /> <br /> <br /> Trong trường hợp đặc biệt, nếu các ra đa trinh sát có cùng độ chính xác độ đo:<br />  1   2  ...   n   thì trọng số hợp nhất của mỗi ra đa sẽ là: wi  1/ n<br /> (i 1,2,..n) .<br /> 2.5. Tổng hợp dữ liệu độ đo dựa trên trọng số<br /> Ta có thể thấy, từ công thức (6), trọng số của dữ liệu độ đo có liên hệ với MSE<br /> của dữ liệu độ đo. Và việc đầu tiên là cần tính toán MSE của dữ liệu hợp nhất cho<br /> việc tính toán trọng số. Đối với các ra đa trinh sát, khoảng cách mục tiêu, phương<br /> vị mục tiêu và độ đo MSE được cung cấp dưới dạng tọa độ cực, nhưng việc hợp<br /> nhất dữ liệu lại đòi hỏi tiến hành trong hệ tọa độ đề các hay tọa độ chữ nhật, vì vậy,<br /> cần thiết phải tính toán MSE chuyển đổi bằng cách sử dụng công thức (5).<br /> Giả sử rằng độ đo khoảng cách mục tiêu và phương vị mục tiêu ở một thời điểm<br /> nào đó là  i và  i , và sai số độ đo khoảng cách là phân bố N(0,  i ), sai số độ đo<br /> phương vị là phân bố N(0, i ). Thì trọng số hợp nhất wxi theo trục x và wyi theo<br /> trục y được tính theo công thức (7):<br />  1<br />   cos  i   i2 sin 2  i 2i<br /> 2 2<br />  w xi  n i<br />  1<br />   2 2 2 2<br /> i 1  i cos  i   i sin  i i<br /> 2<br /> <br />  (7)<br /> 1<br /> <br />   i sin  i   i2 cos 2  i 2i<br /> 2 2<br /> <br /> w<br />  yi  n<br /> 1<br /> <br /> <br />  2 2 2 2<br /> i 1  i sin  i   i cos  i i<br /> 2<br /> <br /> <br /> <br /> Sau khi tính được trong số hợp nhất wxi theo trục x và wyi theo trục y, giá trị hợp<br /> nhất xi theo trục x và giá trị hợp nhất yi theo trục y được tính theo công thức (8).<br /> n<br /> <br />  x i   w xi  i cos  i<br /> <br /> i 1<br /> n<br /> (8)<br />  y i   w yi  i sin  i<br />  i 1<br /> <br /> Sau khi tính được giá trị hợp nhất xi theo trục x và giá trị hợp nhất yi theo trục<br /> y, giá trị hợp nhất khoảng cách ri và phương vị sẽ được tính theo công thức (2).<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 149<br />  Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học<br /> <br /> 3. MÔ PHỎNG, TÍNH TOÁN, THẢO LUẬN<br /> Để xác minh tính hiệu quả của thuật toán trong bài báo này, chúng tôi đã thực<br /> hiện một thử nghiệm sau: Giả sử rằng có 3 ra đa trinh sát được triển khai theo dõi<br /> các mục tiêu mặt đất. Vận tốc của mục tiêu là 40m/s. Khoảng cách ban đầu là<br /> 600m. Độ chính xác khoảng cách kiểm nghiệm của mỗi Ra đa là 10m, 10m, 20m,<br /> độ chính xác phương vị kiểm nghiệm của mỗi ra đa là 5mil, 5mil, 10mil, khoảng<br /> thời gian thử nghiệm 0.1s, thời gian thử 10s. Mỗi ra đa thu được 100 dữ liệu<br /> khoảng cách và 100 dữ liệu phương vị. (mil là là một đơn vị đo độ dài phổ biến<br /> trong các hệ thống có độ chính xác cao (ra đa), 1 mil = 1/1000 inch ~ 0.0254 mm).<br /> 3.1. Phân tích kết quả thực nghiệm<br /> Nếu việc bố trí 3 ra đa ở các vị trí gần nhau thì chúng ta có thể áp dụng trực tiếp<br /> thuật toán trung bình trọng số, nhưng trong thực tế để đảm bảo tính hiệu quả và bí<br /> mật chúng ta phải bố trí các đài ra đa ở các vị trí khác nhau, cách xa nhau, lúc đó<br /> cần thiết phải áp dụng các bước tính toán và thuật toán được đưa ra trong bài báo<br /> này để hợp nhất dữ liệu và đảm bảo tính chính xác.<br /> Sử dụng các bước đã liệt kê ở trên và thuật toán trung bình trọng số hợp nhất dữ<br /> liệu để hợp nhất dữ liệu khoảng cách và dữ liệu phương vị của 3 ra đa, để thuận<br /> tiện cho việc đánh giá sự chính xác của việc hợp nhất dữ liệu, ta so sánh dữ liệu<br /> hợp nhất với dữ liệu độ đo có độ chính xác cao nhất và kết quả như hình dưới đây:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Sơ đồ so sánh dữ liệu hợp nhất và dữ liệu độ đo.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Sơ đồ so sánh sai số hợp nhất và sai số độ đo.<br /> <br /> <br /> 150 V. A. Tuấn, T. K. Nghĩa, “Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng… quỹ đạo bay trên tiêu đồ.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Từ hình trên ta thấy rằng sai số dữ liệu hợp nhất thấp hơn đáng kể so với dữ liệu<br /> độ đo khoảng cách. Để đo độ chính xác của dữ liệu hợp nhất khoảng cách, ta tính<br /> toán MSE của nó. MSE của dữ liệu hợp nhất khoảng cách là  r = 5.2271, MSE của<br /> dữ liệu độ đo khoảng cách là  r1 =  r 2 = 10;  r 3  20 , kết quả thu được độ chính<br /> xác dữ liệu hợp nhất cao hơn 47.73% so với dữ liệu độ đo.<br /> Tương tự như vậy, với dữ liệu độ đo góc phương vị và dữ liệu hợp nhất của nó<br /> được thể hiện như hình sau:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Sơ đồ so sánh độ đo dữ liệu và dữ liệu hợp nhất phương vị.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Sơ đồ so sánh sai số độ đo và sai số hợp nhất phương vị.<br /> Từ hình trên ta thấy rằng, sai số dữ liệu hợp nhất thấp hơn đáng kể so với dữ<br /> liệu độ đo phương vị. Để đo độ chính xác của dữ liệu hợp nhất phương vị, ta tính<br /> toán MSE của nó. MSE của dữ liệu hợp nhất phương vị là   = 2.7762, MSE của<br /> dữ liệu độ đo phương vị là   1 =   2 = 5;   3  10 , kết quả thu được độ chính xác<br /> dữ liệu hợp nhất cao hơn 44.48% so với dữ liệu độ đo phương vị.<br /> 3.2. Xây dựng phần mềm mô phỏng<br /> Trong thực tế hiện nay, hệ thống cảnh giới vùng trời quốc gia có các đặc<br /> điểm sau: Hệ thống được xây dựng trên cơ sở các đài ra đa cơ động hoặc bán cơ<br /> động một vị trí hoạt động ở chế độ độc lập. Mối liên kết thông tin giữa các đài ra<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 151<br />  Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học<br /> <br /> đa (nếu có) được thực hiện bằng phương pháp thủ công thông qua con người. Việc<br /> phát hiện, ước lượng các tham số tọa độ phương tiện bay (xử lý sơ cấp) thông<br /> thường do trắc thủ thực hiện bằng phương pháp thủ công hoặc bán tự động.<br /> Sở chỉ huy QS<br /> <br /> <br /> Sở chỉ huy E Sở chỉ huy E Sở chỉ huy E<br /> <br /> <br /> Sở chỉ huy Trạm Sở chỉ huy Trạm<br /> <br /> <br /> <br /> Đài RD 1 Đài RD 2 ... Đài RD n Đài RD 1 Đài RD 2 ... Đài RD n<br /> <br /> Hình 5. Mô hình tổ chức hệ thống xử lý thông tin ra đa theo phương thức phân bố.<br /> <br /> <br /> Ra đa n<br /> Ra đa 1<br /> <br /> Ra đa 2<br /> Trạm XL<br /> <br /> ...<br /> Hình 6. Hệ thống ra đa nhiều điểm thu phát độc lập.<br /> Phần mềm mô phỏng được xây dựng trên cơ sở khảo sát các trạm ra đa và các<br /> loại ra đa đang sử dụng trong thực tế.<br /> Các Module chạy trên các máy tính độc lập theo mô hình Client/Server gồm:<br /> +) Module ra tình huống (Server): Cho phép giáo viên ra tình huống<br /> +) Module hiển thị màn hình của Ra đa (Client): Một số ra đa như P37, P18,<br /> P19, ..<br /> +) Module hiển thị kết quả nhận được từ các đài trên nền bản đồ số (Client).<br /> Ngôn ngữ sử dụng: C/C++, C# và MapXtreme.<br /> Hình ảnh một số Module trong phần mềm:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 7. Module ra tình huống với 3 mục tiêu, Ra đa lựa chọn là P37 và P18.<br /> <br /> <br /> 152 V. A. Tuấn, T. K. Nghĩa, “Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng… quỹ đạo bay trên tiêu đồ.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 8. Module hiển thị màn hình ra đa P37 bên trái, P18 bên phải.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 9. Module hiển thị kết quả chưa hợp nhất trên tiêu đồ,<br /> mỗi ra đa trả về các đường khác nhau.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 10. Module hiển thị kết quả bắt, bám mục tiêu khi hợp nhất trên tiêu đồ.<br /> 4. KẾT LUẬN<br /> Nhằm giải quyết các vấn đề của mạng đa ra đa cảnh giới, khi các đài ra đa trong<br /> thực tế phải thường xuyên bố trí cách xa nhau, việc hợp nhất dữ liệu không thể sử<br /> dụng thuật toán trung bình trọng số một cách trực tiếp được nữa vì các sai số lớn,<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 153<br />  Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học<br /> <br /> bài báo đã đưa ra thuật toán cải tiến hơn để hợp nhất quỹ đạo các đối tượng bay<br /> dựa trên tọa độ cực. Bài báo đã cung cấp sơ đồ thuật toán và tập trung vào giải<br /> quyết các vấn đề trong việc chuyển đổi tọa độ, tính toán sai số, xác định trọng số<br /> và hợp nhất dữ liệu dựa trên trọng số, và cuối cùng là đưa ra giải pháp thực hiện,<br /> đồng thời, ứng dụng vào xây dựng phần mềm mô phỏng hợp nhất quỹ đạo các đối<br /> tượng bay trên tiêu đồ. Kết quả thực nghiệm đã chứng tỏ độ chính xác dữ liệu hợp<br /> nhất của khoảng cách và phương vị được cải tiến hơn so với dùng dữ liệu độ đo.<br /> Lời cảm ơn: Nhóm tác giả cảm ơn giúp đỡ của Học viện Phòng không-Không quân về chuyên<br /> môn cũng như việc thử nghiệm phần mềm mô phỏng.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Nguyễn Đức Luyện (1979), “Nguyên lý ra đa”, Đại học KTQS.<br /> [2]. YANG Min, ZHANG Xiaohong. “Radar networking technology discussion”<br /> [J]. 2006(1):39~41.<br /> [3]. XU Huiqun. “Data disposal technology research of multi radars networking”<br /> [D]. Nanjing: Nanjing Polytechnic University, 2008.<br /> [4]. LI Feng, JIN Hongbin, MA Jianchao. “New method of coordiante conversion<br /> in multi radar data processing”, J. of Micor-computer Information.<br /> 2007,23:1~2.<br /> [5]. GUO Huidong, ZHANG Xinhua. “Optimization node spline data smooth<br /> method in multi sensor optimal fusion” [J]. Ordnance Journal. 2003,24(3):<br /> 385~388.<br /> [6]. WANG Jiongqi, ZHOU Haiyin, WU Yi. “The Theory of Data Fusion Based on<br /> Optimal Estimation” [J]. Mathematic application. 2007,20(2):392~399.<br /> <br /> ABSTRACT<br /> ALGORITHMS AND FUSION SIMULATION OF THE TRAJECTORY<br /> BASED ON MULTI RADAR NETWORKING<br /> Based on the survey of data collecting activities of the radar station, the<br /> process of presenting the trajectory of the target on the map, and our<br /> analysis of some drawbacks of single radar system, the usage of a multi<br /> radar networking system and trajectory fusion algorithm of the target that is<br /> detected is proposed in this article. From that, an algorithm and a simulation<br /> software for the trajectory fusion of multi radar networking system to<br /> illustrate the improvements in our research is built.<br /> Keywords: Multi radar, Trajectory fusion, Algorithm research, Simulation, Data fusion.<br /> <br /> <br /> <br /> Nhận bài ngày 12 tháng 11 năm 2016<br /> Hoàn thiện ngày 16 tháng 12 năm 2016<br /> Chấp nhận đăng ngày 05 tháng 4 năm 2017<br /> <br /> Địa chỉ: Học viện KTQS, 236 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội.<br /> * Email: vatuan.mp@gmail.com<br /> <br /> <br /> <br /> 154 V. A. Tuấn, T. K. Nghĩa, “Nghiên cứu thuật toán và mô phỏng… quỹ đạo bay trên tiêu đồ.”<br />