基于表决算法的空间预警系统数据融合建模/仿真

空间预警系统中包含红外、可见光等多种类型的传感器,每种传感器对不同目标的探测均有相应的优势和不足.数据融合技术对来自多个传感器的探测数据进行综合处理,从而缩短系统整体的目标发现时间,提高探测精度等性能.采用表决融合算法对空间预警系统中的数据融合问题进行研究,建立了多传感器串联、并联以及混合结构3种不同组合的融合模型,重点对采用混合融合结构时,系统在保证一定检测率的同时,能最大程度减小虚警率的算法进行了探讨,计算证明这种结构具有最佳的整体融合效果,最后还给出了融合仿真系统的结构方案.     

海战场多雷达平台探测与信息融合仿真

针对某海上编队一体化训练模拟系统兵力服务器战场观察预警模拟的需求,克服以往对多雷达平台探测与信息融合仿真度不高的不足,构建了雷达探测仿真模块.设计实现了雷达目标分辨算法、雷达目标探测误差拟合算法和多雷达平台对多目标探测数据的信息融合方法,并具体阐述了该雷达探测模块的主要仿真函数和数据流程.经在某海上编队训练模拟系统上的兵力服务器联邦成员中仿真实现,证明可比较准确地模拟海战场多雷达平台的观察探测和战场信息融合过程.     

基于HLA的舰载多传感器信息融合系统仿真

建立具有舰载多传感器信息融合系统功能的C3I系统是目前和未来C3I系统的首要发展方向.应用HLA仿真技术进行舰载多传感器信息融合系统试验仿真,对于增强系统的通用性、灵活性、重用性和互操作性,实现复杂C3I系统集成具有重要的现实意义.首先提出了基于高层体系结构(HLA)的舰载信息融合系统的设计框架,其次阐述了系统设计思想和舰载多传感器信息融合仿真系统组成及功能,并针对作战想定背景进行了对象类和交互类的开发,最后给出了联邦仿真流程,实现功能模型和物理模型的建模.     

具有多传感器信息融合功能的无人机仿真系统

随着无人机系统的发展,信息融合技术成为提高其机载传感器信息处理能力的有效手段.介绍了一种具有多传感器信息融合功能的无人机仿真系统的设计与实现.该系统采用全数字方法模拟了无人机仿真系统的内容和功能.详细讨论了仿真系统的功能模型和结构模型,对各仿真子系统和软件实现思路进行了介绍.该系统可用于无人机仿真系统中.     

数据融合在防空C~3I系统中的应用

首先介绍数据融合的基本理论、一般处理模型、实现技术以及防空C3I系统中数据融合的具体任务,然后对数据融合体系结构的设计和融合算法的选择作了具体分析,利用多传感器数据融合方法建立了一种防空C3I系统结构模型,并对MSPDAF数据融合算法进行了详细描述.最后以探测某型巡航导弹为例,应用MSPDAF数据融合算法对防空C3I系统数据融合结构模型进行数学仿真,并给出仿真结果.     

基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。     

多传感器数据融合技术在防空C3I中的应用

为了增强防空C3I系统的整体作战效能,在介绍多传感器数据融合技术的基本理论、一般处理模型、体系结构设计和MSPDAF数据融合算法的基础上,利用多传感器数据融合方法建立了一种防空C3I系统结构模型,并以探测某型巡航导弹为例,对其进行数学仿真.根据仿真结果可知,应用多传感器数据融合技术能够有效提高对目标的探测精度.     

有源雷达与无源雷达协同抗干扰部署优化模型研究

有源雷达与无源雷达组网探测可大大提高防空预警体系的信息对抗能力,优化部署是充分挖掘其预警潜能的重要手段.在分析协同抗干扰部署机理的基础上,建立了有源无源雷达协同定位精度模型、多站系统探测空间模型和基于圆径图的协同预警系统覆盖面积计算模型;分别针对全向任务区域和有向任务区域,建立了有源无源雷达协同抗干扰部署优化模型;最后给出仿真实例.仿真结果验证了算法及模型的有效性.     

一种多红外传感器融合算法

多红外传感器跟踪系统常常由于目标机动或传感器相对目标位置导致距离估计信息不可用.一种新的多红外传感器融合算法,采用一种改进的交互多模型滤波器,实现了对机动目标的三坐标跟踪.通过分析多红外跟踪系统的可观性,证明了系统的不可观定理;同时对算法进行了仿真实验,定理和仿真结果均表明算法有效.     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。