多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。     

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。     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

多传感器数据融合中的数据预处理技术

数据预处理是进行多传感器数据融合的基础 ,对数据的空间统一和时间统一的研究方法及流程进行了阐述 ,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果 .     

急需发展的关键技术——数据融合

本文综合论述了多传感器数据融合技术的概念、技术、方法和意义。同时 ,结合我们的工作实际 ,着重在数据相关和目标意图方面介绍我们的研究探索 ,这就是机动模型和目标意图判断专家系统。     

回归分析在多雷达航迹关联和融合中的应用

雷达数据关联融合是多站多目标跟踪的主要问题,提出了一种回归分析的数据融合方法.首先,对测量数据进行统计分析,给出观测融合的点估计和置信区间估计,之后基于目标的观测融合数据,采用强跟踪滤波器对多目标进行跟踪.利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验,验证了算法的有效性.     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

数据融合技术在CGF建模中的应用

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。     

一种基于知识矩阵的地面目标探测数据融合仿真方法

在作战仿真系统中,为实现数据融合仿真,提出了一种基于知识矩阵的数据融合建模仿真方法.该方法首先用六个维度基准知识定量表示一个探测的质量,通过去老化处理,目标接近度和识别一致性、同一目标识别与探测数据质量判定等三个步骤确定是否能够将两次探测进行融合,最后再进行相应的融合处理.该方法在某平台级作战仿真系统中得到应用,取得了良好效果,验证了该方法的可行性.     

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.     

对几种不同维数据融合方法的仿真对比研究

在多雷达系统组网对空情报处理中，不同的数据融合方法在融合精度、求解时间及计算量方面都有较大差异。为了验证不同融合方法的融合效果及系统处理时间和性能，分析了多雷达系统组网对不同维数据融合处理的映射法、升维法、分维法的融合框架和融合算法，并分别进行了计算机仿真，得出并分析了对比数据。仿真结果表明了分维法在数据融合中的优势。     

自适应数据融合算法

以防空导弹指控系统作战单位为背景,通过对现有经典算法及工程化算法的分析,结合专家经验,提出了基于算法间联系的工程化自适应数据融合算法.对自适应算法的思想、规则集、算法库、推理组成和算法的实现作了详细的描述.     

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。     

多传感器多目标信号融合算法

多传感器信号融合是数据融合的一个重要方面,ＣｈａｉｒＺ．和ＶａｒｓｈｎｅｙＰ．Ｋ．在这个领域进行了深入研究,提出了基于贝叶斯推理的最佳融合规则,但该推理不能用于多目标的信号判定。推导了用于多目标信号融合的多传感器融合算法,该算法运用假设检验理论,充分考虑了位置数据互联的正确性和目标信号的历史信息,得出了一个可以递推计算的判定准则     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统 C3I系统的数据融合算法运算量大 ,融合精度不高。根据我国防空 C3I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空 C3I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。