多传感器目标识别系统中的数据融合方法与系统结构的研究

多传感器数据融合技术与系统结构是精确制导及航空自动目标识别等系统中两个紧密相关的重要研究内容,本文针对新一代导弹武器发展的需要,先介绍一种实用的高层多传感器数据融合方法,然后提出一种高性能的多传感器目标识别系统的体系结构。     

电视图象制导中多目标动态被动测距方法研究

本文运用几何光学,结合图象处理技术、电视技术、研究了电视图象制导中多目标动态被动测距方法,推导了动态被动测距公式,分析了距离信息的诸多影响因素,提出了被动测距的软硬件方案,并探讨了提高电视图象制导作用距离的几种方法。实验室模拟结果表明,本被动测距方法具有实现的可行性。     

基于知识的ATR系统综述

基于知识的ATR系统的发展能显著提高武器系统的性能,对实现武器系统智能化起着关键性作用,本文分析了基于知识的ATR系统的发展过程、现状,综述了ATR算法,并探讨了其未来的技术途径。     

ATR系统中多传感器的信息融合研究

在复杂和瞬变的战场环境下,为了提高武器系统的快速反应、防御和攻击能力,目标探测、识别、跟踪系统需要采用多个传感器,其信息要求自动融合。文章研究了在信息融合中多传感器的选择问题;分析了数据级融合、特征级融合和决策级融合;提出了特征评价概念和方法;并讨论了其它相关问题。     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

自动目标识别(ATR)技术发展述评

能够自动进行目标识别 ( ATR)是现代武器装备力争具备的先进性能之一。从历史回顾、当前状态及未来发展等几个方面对自动目标识别的研究历程、技术现状和发展前景进行了较为详细的论述 ,并指出了当前发展中遇到的主要技术难题及可能的解决办法     

电视制导无人攻击机垂直命中目标毁伤概率分析

综合考虑电视指令制导无人攻击机的攻击作战过程,将其末制导设定为满足落角约束的目标跟踪问题,设计了一种基于自动驾驶仪能保持无人攻击机垂直命中目标末制导律,并提出了一种电视制导无人攻击机垂直命中目标的毁伤概率的计算方法.通过仿真计算.结果比较符合实际,为提高和评估无人攻击机的作战效能.提供了简单有效的方法.     

基于虚拟目标的反舰导弹的最优制导律研究

为了对抗敌方预警系统的跟踪、预测以及远程防空导弹的拦截,反舰导弹的飞行弹道应采用大空域变轨弹道。将弹目相对运动分解为俯仰和航向两个平面内的运动,考虑了制导过程中能量消耗最小以及末端角度要求,分别设计了两个平面内的最优制导律。利用该制导律可以引导反舰导弹向大空域内任何虚拟目标进行变轨机动,从而实现了各种各样的大空域变轨弹道。只要虚拟目标参数设置合适,反舰导弹的各项性能指标均能满足要求。弹道仿真表明了所设计的最优制导律的有效性。     

电视指令制导导弹多机协同抗有源干扰

针对电视指令制导导弹作战过程中容易被有源压制性干扰抑制的问题,提出多机协同作战对抗有源干扰的方法,通过对协同方法和编队布局的设计提高系统的抗干扰能力。首先构建详细的导弹六自由度模型;然后分析有源压制性干扰对电视指令制导导弹实施干扰的原理,为了提高制导系统的抗干扰能力,对载机编队间距和编队内载机间距进行设计,并研究了多机协同工作方法;最后构建仿真作战平台进行仿真试验。仿真结果验证了多机协同抗干扰的有效性。     

多传感器目标识别融合模型研究

针对目标识别中传感器正确识别概率、目标识别先验概率等参数难以求取问题,提出将目标识别集合划分为子集,证明了目标相对于目标识别子集的潜在概率分布与目标隶属于目标识别子集的置信度对应关系,在选取目标识别置信度距离测度基础上,建立了目标识别置信度的最优融合模型,实现了多传感器目标识别决策级融合.     

电视制导无人攻击机可攻击域研究

分析了电视制导无人攻击机的制导原理,建立了该电视制导无人攻击机空间六自由度运动方程组,给出了电视制导无人攻击机控制系统数学模型和控制信号的形成模型。在气动力参数的处理上,用最小二乘法拟合技术建立了电视制导无人攻击机的气动力参数模型,保证了参数理论求解的精度。最后对电视制导无人攻击机的可攻击域进行仿真计算,分析了影响可攻击域的因素,验证了电视制导无人攻击机的攻击能力。     

基于微分几何的拦截弹制导律研究?

针对战术导弹的拦截问题,根据质点微分几何运动学在弧长系下及在时域内的关系,将弧长系下的微分几何制导律应用到实际的TBM拦截过程中,得到了空间中时域内的微分几何制导律以及相应的过载指令。根据拦截过程中目标的不同机动方式,采用微分几何制导与比例导引进行了仿真对比与分析,得到了两种导引律下的脱靶量与拦截时间。仿真结果表明,微分几何制导律能够在拦截过程中降低视线角速度并使其趋于稳定,在拦截开始其过载需求较大并逐渐降低至接近0,脱靶量及拦截时间都小于比例导引律,采用微分几何制导律能够在更短时的时间内进行精确拦截。     

RLV再入标准轨道制导与轨道预测制导方法比较分析

提出只更新飞行剖面参数的航程更新方法及相应的RLV再入标准轨道制导规律;结合轨道在线生成与跟踪技术,采用Runge-Kutta-Fehlberg自适应变步长轨道快速预报方法,研究了RLV再入轨道预测制导。进一步对两种制导方法进行了比较分析研究,研究认为标准轨道制导与轨道预测制导都是可行的RLV再入制导方案,其有机结合是未来可重复使用跨大气层飞行器再入制导的发展趋势。     

基于TOPSIS方法的自动目标识别作战能力评估

自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)效能评估是ATR系统相关研究中的一个重要的研究方向.针对现有研究的不足方面,重点研究了ATR效能评估的概念、建立了作战能力指标体系和基于TOPSIS方法的作战能力评估模型,并对指标体系的合理性和评估方法的适用性进行了分析.研究解决了ATR效果评估所涉及的部分重要问题,具有较强的军事应用价值.     

基于目标编群理论的通信网络结构识别

为了解决通信网络结构识别问题,根据通信网的工作特点,在识别过程中引入目标编群理论,逐层递增生成通信网络的群结构,并对群结构进行动态维护,识别和更新通信网的组成信息.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

目标识别中决策级语言和数值信息融合方法研究

自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对\"未知度\"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定\"未知度\",适当扩充\"未知度\"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.     

使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.