FDIA对雷达组网系统数据融合的影响分析

雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

防空作战单元的航迹管理和目标识别

本文以防空导弹作战单元指控系统的航迹管理和目标识别为应用背景,着重介绍单目标和编队目标航迹管理的可行性及存在的间题,并阐述一种改进的目标识别算法.     

一种确定检测时间的方法

在许多作为侦察用的无源传感器只报出其检测结果时,利用此传感器一系列检测报告确定被检测目标何时进入及何时离开此传感器检测区域,成为解决决策级信尽融合问题的关键。本文讨论了一种利用序贯分析方法计算检测时间的近似方法。     

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     

双基地系统中基于信息融合的关联技术

本文讨论了双基地雷达系统中几种基于信息融合的关联技术,提出在干扰条件下应用多卜勒频率和雷达反射面积等目标属性参数,来提高系统对多目标的关联能力。并以仿真手段证明了该关联技术的有效性。     

多传感器数据融合算法综述

数据融合就是利用多传感器的协合效应来提高系统效率,它是现代Ｃ３Ｉ作战系统的关键技术之一．阐述了多传感器数据融合的特点、分布检测、空间、属性融合、态势评估和威胁估计算法,并同时介绍一些关键课题．     

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。     

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。     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。