基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

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.     

模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一.在某试飞指控系统中,为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题.系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法.仿真计算结果表明,该模型和方法具有方法简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值.     

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.     

信息融合系统中的多传感器优化分配

在舰载多传感器信息融合系统中,对传感器优化分配问题进行了研究.充分考虑目标身份和目标优先级等信息,依据最大信息增益准则,建立了传感器优化分配的数学模型,并对算法进行了仿真实验.     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。接下来的两章介绍被广泛应用于目标身份信息融合的不确定性推理技术。其中第2章介绍概率推理和证据推理。概率推理以概率论和经典的Bayes定律为基础,对发生与否不确定的多源信息进行综合。证据推理则以     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。接下来的两章介绍被     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

多源信息融合和目标综合识别技术

多源信息融合和目标综合识别是为支持作战决策,综合利用计算机、信息处理、人工智能等技术,按照一定准则,对多传感器获得的信息进行综合分析与处理的过程,包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计,从而提高状态和身份估计的精度，以对海战场态势和威胁的重要程度进行适时完整的评价。多源信息融合系统中，各种信息源提供的信息可能具有不同的特性一时变的或非时变的、实时的或非实时的、确定的或随机的、     

C3I多传感器信息融合系统

介绍了C3I多传感器信息融合系统的关键步骤和工程背景,针对关键步骤中的时间、空间坐标的统一,目标分扇区同一性识别和同一目标的信息融合,给出了工程实现方法.对该方法进行了理论分析、证明和仿真验证,对仿真结果进行了统计分析.     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

位置信息场定位法在低精度测向传感器中的应用

多站无源定位中,测向交叉定位法是一种广泛应用的经典方法,但如何从多个低成本低精度测向传感器获得高精度定位效果的研究相对较少。目标位置信息场定位法在处理多目标定位问题时能够同时确定目标数目和多目标位置,对传感器测量数据具有较好的融合性能。运用目标位置信息场定位法,研究在感兴趣定位区域内用多数低精度测向传感器代替少数高精度测向传感器进行定位,并借助定位算法的GDOP对定位效果进行描述。理论分析与仿真实验表明,目标位置信息场定位法可以用于多数低精度测向传感器测向交叉定位,并且可以达到少数高精度测向传感器同样的定位效果,具有重要的应用价值。     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

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.     

大地坐标系的超视距目标指示系统

超视距目标指示系统是为舰载导弹攻击本舰雷达视距以外目标而设计的.其主要功能是融合多方传感器的情报信息,解算出目标相对于导弹发射平台的距离和方位.在进行多传感器信息融合时,首先要做的工作就是把来自不同平台的多传感器数据转换到统一坐标系中.若选用大地坐标系为统一坐标系,直接在大地坐标系下进行时间对准、航迹滤波以及航迹融合,可以避免坐标系间的多次转换,节省大量的时间,并提高目标指示的精度.     

基于小波神经网络的数据融合诊断系统

主要利用小波神经网络技术和信息融合技术,建立了基于小波神经网络技术的多传感器数据信息融合诊断系统.该故障诊断系统是将多传感器数据融合技术应用于故障诊断领域,利用数据在不同层次上的融合集成小波神经网络,通过信号的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面进行故障诊断,最大限度地提高确诊率.并以液压泵为例对该故障诊断系统进行详细介绍     

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由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。