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。     

基于关联分析的频谱感知信息加权融合算法

针对多传感器协作式感知模式下感知信息融合精度不高的问题,提出了一种频谱感知信息的加权融合算法。采用灰关联分析方法确定不同传感器的权重,利用加权证据理论对频谱感知信息进行融合,减少感知信息中的不确定性因素对融合结果造成的影响。仿真结果表明该算法能有效提高感知信息融合的精度,从而提高频谱感知的准确性和可靠性。     

基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统研究

多传感器是实现未来信息化陆战场“网络中心战”概念的一组必要的装备系统。着眼于为信息化陆战场信息采集与信息融合等方面项目先期概念技术演示提供仿真平台,提出了多传感器系统模型,重点研究了基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统的总体框架及其设计,为该仿真系统的建立和仿真实施提供了技术支持。     

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.     

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.     

基于闭环控制模式的信息融合模型研究

从防空作战态势感知角度出发,通过对信息融合模型分析,提出基于闭环控制的多传感器信息融合模型,以达到信息融合的整体功能优化。首先介绍防空态势感知概念,并分析防空态势感知传感器资源管理问题,在此基础上研究传感器管理子系统的功能、构成及管理算法。     

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.     

面向军事应用的多传感器图像融合技术发展研究

图像融合是20世纪80年代提出的一个新概念,是数据融合中主要以图像为研究对象的一个分支。其含义是指在同一时间,将同一景物的不同波段(色彩)或来自不同传感器的两个或两个以上的图像结合形成一幅合成图像,以获取更多的目标信息的图像处理过程。图像融合最早就被广泛应用于军事领域,现代军用光电侦察系统以及S A R侦察系统的工作环境相当复杂,有着明显的多样性和不确定性,由于单一传感器性能的局限性,只可能给出环境的部分或某个侧面的信息,因此要想通过单一的图像传感器去准确地感知和描述外界环境是不可能的。多传感器图像融合技术可以…     

面向侦察任务的无人机机载感知传感器配置与融合综述

无人机侦察需要依赖各类机载传感器提供感知信息,利用多源信息进行优势互补,从而提升无人机感知能力.围绕无人机机载感知传感器配置融合展开综述,首先从无人机平台自身属性、传感器属性、飞行环境和任务类型及需求4个方面分析了传感器配置时需要考虑的要素;其次,设计了基于多目标优化理论的传感器配置融合方法;最后,总结了无人机侦察中常...     

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。     

加工中心实时智能控制系统

加工中心的可靠运行是加工柔性自动化的重要一环。本文利用人工智能和多传感器信息融合技术监视多种加工异常情况,采用多种控制策略,并行工作,进行实时知识处理,推理相应对策,并控制ＣＮＣ系统,使加工恢复正常或停机,避免引起严重破坏。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

通过协作的人机交互进行态势估计

数据融合表征为在4个抽象级上进行:单元级、态势级、威胁级以及资源分配级。单元级特性试图确定各个平台目标属性。在态势级,探测诸如战斗群这样的单元编队。在威胁级和资源分配级,对可能的敌方意图和我方可能作出的反应进行推理。然而,对于更高级的抽象,也就是战斗力和威胁的抽象,没做什么工作。这篇论文提出了一种态势估计方法,其中包括战斗力与威胁的明确概念化。对这些战斗力与威胁的图形说明是为了加强单元级描述,避免含糊不清。这篇论文采用了一种崭新的用户接口——该接口允许人与计算机进行协作,使得战术估计优于人或机器独自工作的水平。论文随后说明人机责任的自然分工,并以战争情景为例说明这种协作系统的益处。     

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     

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.     

多层次信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用

探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型.在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定.数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高.     

信息融合技术发展现状及在航空武器装备中的应用

一般而言.我们对信息融合或数据融合的定义是:为完成决策和估计任务而利用计算机技术对按时序获得的若干传感器获取信息在一定准则下加以自动分析、综合的处理过程。近十几年来,多传感器信息融合技术获得了广泛应用,各国军方采用信息融合技术对多源战场感知信息进行目标检测、关联/相关、组合.以获得精确的目标状态和完整的目标属性/身份识别,以及高层次的战     

地面无人作战平台信息感知及其关键技术研究

信息感知是地面无人平台自主导航控制和执行任务的前提。介绍了国内外地面无人作战平台信息感知技术的研究现状;根据地面无人作战平台对远、中、近不同层次环境信息感知能力的要求,建立基于对象协同的信息感知模型。分别阐述了自主感知与协同感知各自所需的关键技术,提出多技术融合、全方位协同的发展方向。研究表明,全方位的协同感知才能提高无人作战平台自身的生存和任务执行能力。     

动态多连片贝叶斯网络在复杂管路系统故障诊断中的应用研究

为解决复杂管路系统的实时故障诊断推理问题,提出了多连片动态贝叶斯网络分布式协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂的贝叶斯网络分割成若干个有重叠的贝叶斯子网,根据贝叶斯网络在时间序列上的动态特性,以中央冷却水系统为例建立了两时间片最小组件级和分布式多连片系统级的感知模型,通过实验进行了中央冷却水系统故障诊断分析,实现了传感器不足情况下的协同分布式推理。实验结果表明了基于多连片贝叶斯网络的协同故障诊断方法的正确性和有效性。     

ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用

对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。