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。     

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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     

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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     

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。     

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.     

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.     

用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法

目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考.     

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。     

多传感器组合导航系统评述

介绍了组合导航系统的重要性、发展现状和发展趋势。根据导航与目标跟踪的区别与联系,从多传感器组合导航系统研究的角度出发,在概念理解、模型建立和系统结构等方面做了详细的评述,提出了多传感器导航信息融合系统的功能模型,分析了位置融合级的结构模型。     

多传感器多目标定位与跟踪技术研究

针对炮兵打击目标的特性和获取目标信息所采用的侦察设施 ,研究了多传感器多目标定位和跟踪问题。在闭圆和聚类概念的基础上 ,提出了一种多传感器多目标融合算法 ,并给出了状态估计的最优解。仿真结果证明了这种算法的有效性。这一模型的物理实现正在进一步研究之中。     

面向目标跟踪的数据融合技术及实现

讨论了多传感器数据融合功能模型,介绍了一种面向目标跟踪的数据融合算法及其实现。     

多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息的综合与分析过程,它可有效地提高图像探测系统的探测和识别能力。本文论述了多传感器图像融合技术,包括多传感器图像融合的概念、应用、原理和算法等。指出了多传感器图像融合中存在的主要问题及解决方法,并预测了发展趋势。     

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.     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

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.     

多传感器信息的表决融合

介绍了一种多传感器信息综合方法─—表决融合。这种方法的前提是各传感器自身的处理器完成对各自的原始探测信息的处理,处理结果以合乎要求的形式输入融合中心,以便融合中心能以表决的形式进行融合处理。由于融合中心没有复杂的信息处理任务,因此,十分便于工程实现。作为例子,本文给出的是一个３传感器目标检测系统,每个传感器都定义了置信级别。融合中心的工作就是利用各传感器的检测结果和相应的置信水平来进行融合处理的。最后,还对文献１进行了探讨。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

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。     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。