数据融合在组网雷达作战效能发挥中的应用

在现代战争中组网雷达由于充分利用了各单部雷达的资源和数据融合技术的优势,使得在探测、定位、跟踪、识别、威胁判断等方面的雷达网整体性能得以大幅度改善,从而使整体作战能力得到极大提高,使其在现代战争尤其是争夺制电磁权方面扮演了越来越重要的角色.介绍了组网雷达的概念并对其所具有的优越作战能力进行了初步探讨和分析,然后阐述了数据融合技术在组网雷达作战效能发挥中的应用,最后从理论研究的角度详细分析了秩K融合规则、贝叶斯推理法、最大似然法等数据融合算法在组网雷达融合发现概率模型的建立及对敌方空袭目标战术意图识别方面的具体应用.     

数据融合与敌我识别综述

敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

雷达与红外数据融合评述

雷达和红外数据融合由于能够实现信息互补 ,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力 ,因而引起了广泛的注意。对基于雷达和红外传感器的数据融合算法进行了综述 ,并介绍了一些关键课题。     

一个IRST与雷达数据融合的实例

本文介绍了一个军事领域的数据融合实例,它充分说明了IRDT与雷达的数据融合的优点。通过该仿真实例,进一步说明了数据融合在目标识别、航迹跟踪、威胁判断等方面具有良好的应用前景。     

雷达与声数据的融合

洛克希德·桑德斯公司正在研究综合声与雷达数据的融合过程。声和雷达数据是高度互不相关的,它们可提供有关每个目标的互补信息。因此,融合过程使之有可能利用组合分类器的输出产生一种可信度高的目标识别(可靠的ID),分类器的输出包括:声波形、雷达信号特征和航迹形状 而由单个分类器进行可靠的识别是不可能的。通过融合过程可以减少目标位置误差和改善量测与航迹的互连过程。 由于融合过程是高度非线性和自适应的,因此,仿真是必不可少的。用多次重复的具有嵌入式传感器模型的仿真来建立多目标情景,以便激励融合过程。在仿真情景期间,用测量的声和雷达数据产生传感器输出的逼真描述。融合过程对分类和传统的跟踪器使用了神经网站。使用与目标ID有关的数据,以便选择最优的跟踪器参数。 对雷达和声数据的特定实例,验证了使用仿真来设计传感器融合处理的方法。然而,这种方法对于各类型的传感器或数据融合也是有价值的。例如:可在非军事应用中使用仿真,在这种应用中有关复杂系统状态的多源数据可用来控制其他数据和收集并做出最优决策。一般,仿真可用任务级指标,如成本、生存概率和杀伤概率来评定融合过程的好处。仿真对于优化融合过程的任何自适应“子部件”如神经网络来说是必不可少的。     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

制导雷达组网反隐身研究

现代战场上各种隐身目标的出现,要求利用多种传感器组网来采集信息并加以融合,才能充分利用隐身目标各个方向及各个频段不同的反射特性,最大限度提取信息,满足战场对信息、目标识别和态势分析的需要。为此,对制导雷达组网的带反馈的数据融合模型,以及分层Kal-man滤波融合算法、信噪比加权融合算法进行了研究,并通过对特定组网布站的仿真试验,验证了制导雷达组网反隐身的有效性。     

一类新型制导站站测录取处理系统研制技术

现代地面制导系统都大量采用了计算机数字控制技术,针对某新型多功能、多通道照射制导雷达的技术特点,提出并实践了一种从制导站内部并行计算控制体系I/O线路录取并分解、处理所需参数,无需采样变换,即能满足站测录取处理要求的系统研制技术。     

装备环境应力归纳技术研究

对实测振动数据通过随机性检验和谱分析进行编辑确认和分离性测量分析,得到实测功率谱密度曲线;采用Arrhenius和Manson-Coffin模型对实测温度数据的周期分量和随机分量进行等效平均和等效循环处理,得到实测温度应力剖面;采用基于修正容差上限技术对实测应力进行修正,实现剖面综合,得到综合环境试验剖面。     

车联网环境下车辆协同高精度定位研究进展

车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等.现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题.围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术.首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同...     

双37Ⅱ~＋型舰炮数据采集系统的研究与实现

文中较详尽地叙述了双３７Ⅱ＋舰炮数据采集系统实验电路的研究与实现过程,主要说明如何对较复杂的舰炮随动系统进行数据采集,同时也为其它武器系统的过程控制提供了一定的经验。     

用于潜艇的数据融合算法结构设计

利用数据融合技术,在数据库的支持之下,充分发挥各传感器信息组合的潜能,为客观复现战术态势提供保障．文中给出了用于潜艇的数据融合算法的结构设计．     

数据融合在现代雷达引信中的应用研究

介绍了数据融合的基本理论和实现技术,分析了防空导弹现代雷达引信设计中的数据融合问题。利用多传感器数据融合方法建立了雷达引信数据融合结构模型。应用MSPDAF数据融合算法进行数学仿真,并给出仿真结果。     

一种适应干扰环境的微机无线数据通信规程

本文提出了一套适用于微机的半双工异步无线数据通信规程。     

SDH－5／CLZ－Ⅰ型水深数据采集处理与串行发送装置

本文描述了ＳＤＨ－５型测深仪的基本工作原理,并针对国产ＳＤＨ系列模拟式水深测量仪器存在水深数据与定位数据记录时间不一致、水深测量数据判读误差大、自动化程度低、内业数据处理工作量大等缺陷,介绍了作者应用单片机技术研制的ＳＤＨ－５／ＣＬＺ－Ⅰ型水深数据采集、处理与串行发送装置。该装置可使ＳＤＨ－５型回声测深仪的上述缺陷得以弥补,并对提高ＳＤＨ系列模拟式水深测量仪的测量精度和自动化程度具有较大的实用价值。     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的     

面向任务的作战数据保障能力评估方法与工具

作战数据保障为部队的指挥决策和作战行动提供数据服务,是确保精确指挥和精确打击的重要措施。提出面向任务的作战数据保障能力评估过程,建立作战数据保障能力评估指标体系,研究了作战数据保障能力的指标量化分析方法,开发相应的评估工具。该工具支持指标体系编辑、指标量化和数据采集等功能,为作战数据保障能力评估提供了有效的支持。