摘要
对新形成的空间碎片云中非合作目标进行快速编目，需要基于雷达的多目标跟踪来构建有效的观测弧段，并在时间上分离的观测窗口之间实现弧段之间的可靠关联。密集的目标分布以及模糊的测量-航迹和弧段-弧段关系往往导致漏检测量和错误关联。为应对这一挑战，本研究提出了一种迭代式联合概率数据关联（JPDA）流程，用于在单个观测窗口内对多目标进行雷达跟踪，并在每次JPDA迭代后实施数据挖掘操作以最大化观测利用率。在双弧关联阶段，首先基于Lambert边值问题构建候选弧段对，然后根据双弧定轨残差进行进一步筛选。该策略在保持较高真正关联率的同时抑制了错误关联。本研究使用模拟雷达观测数据对100个目标进行了算法实验，观测时间段为铱星33号与宇宙2251号碰撞后2至4小时。结果表明，迭代式JPDA跟踪将第一个观测窗口中成功跟踪的目标数从单次JPDA跟踪的88个提升至96个，对应约9%的提升。第一轮数据挖掘操作将最小观测利用率从54.58%提升至71.67%，表明其在JPDA跟踪中恢复未使用观测方面的有效性。对于双弧关联，基于Lambert问题的方法错误关联率高达95.17%，尽管其关联召回率达到96.88%。相比之下，改进的双弧关联方法将错误关联率降至5.26%，同时将关联召回率维持在93.75%的高水平。这些结果表明，所提出的框架支持对非合作空间目标进行快速、可靠的跟踪、关联、定轨和编目。
