基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

目标识别中的信息融合技术

本文介绍了目标识别的一般过程和不同融合过程(决策级、特征级和象素级)、比较了分类识别的主要方法:聚类分析、神经网络、物理模型、专家系统和模板法,阐述了目前在决策级分类融合中使用较多的经典推理,贝叶斯推理和D一S方法。最后还讨论了信息融合方法在图像目标识别中的应用问题。     

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。     

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.     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

水面舰艇编队对潜攻击决策研究

为解决水面舰艇编队对多潜艇攻击决策难的问题,分析确定了影响潜艇威胁度的目标属性,并依据模糊多因素多层次评判理论和遗传算法,建立了潜艇威胁度评估模型和编队舰艇对潜作战火力分配模型;在确定了影响潜艇威胁度的潜艇机动性能、携带武器性能、距离、速度、舷角和深度6个属性的权重的基础之上,运用模糊多因素多层次评判方法,得出了潜艇威...     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

潜艇指控系统信息融合原理与算法

本文从潜艇传感器配置及量测特性出发,研究了潜艇指控系统信息融合的体系结构,在介绍被动测距站、拖曳线列阵多阵目标运动分析的基础上,连同噪音测向站和侦察声纳多目标航迹的处理一起,我们重点研究了潜艇各传感信息融合算法。     

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.     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

数据融合技术与潜艇指控系统的发展

就潜艇指控系统的现状和发展,综述了数据融合技术在潜艇指控系统中的应用前景。     

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。     

模糊决策融合的红外弱小目标序列检测

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,重点研究序列关联检测算法.在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.基于贝叶斯最小风险准则建立分布式决策模糊融合方法,有效融合单帧检测的结果,提高序列检测算法的性能.实测数据的实验结果验证了基于贝叶斯最小风险准则的分布式决策模糊融合方法的可行性和有效性.     

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。     

基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。     

水面舰艇编队反潜武器系统架构与关键技术?

针对网络中心战条件下的水面舰艇编队反潜武器系统，介绍了国内外编队防空的发展阶段和研究现状，对编队反潜武器系统的架构进行初步探究，分析了编队反潜武器系统的6个主要功能，提炼出以下3个关键技术：编队水下数据融合技术、目标运动参数精确解算技术和编队反潜火力通道组织技术。研究结果为行业相关技术人员提供参考。     

综合目标识别的输入信息源研究

利用多源信息进行综合目标识别能提高识别的准确性和及时性,为了解决综合目标识别中输入信息源的运用问题,通过分析各种输入信息源的特点,根据这些特点分别采用了针对性的技术手段转化和处理,为最后的识别决策提供了有效的信息,对进一步深入研究综合目标识别具有参考价值。     

多传感器信息融合的谢弗－登普斯特方法

利用了谢弗－登普斯特方法讨论了两重假设下的多传感器信息融合问题。各个传磁器报告目标存在或目标不存在,所有的传感器报告都传输到信息融合中心,在这里利用了谢弗－登普斯特的组合法则,得到了信息融合中心的最终决策规则,并同多传感器信息融合的Ｌ－Ｒ试验方法进行了比较。