面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

基于定位原理的雷达与ESM航迹关联算法

雷达与ESM传感器的数据关联是典型的异类传感器数据关联。将交叉定位原理引入到航迹关联算法研究中,将定位原理与统计双门限航迹关联思想结合起来,提高了正确关联率。最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于多传感器信息系统的仿人机器人步态规划算法改进研究

摘要：基于视觉传感器、角度传感器和力／力矩传感器组成的多传感器信息系统,对仿人机器人理想的步态规划算法进行了改进．以双目视觉立体标定原理处理视觉传感信息,从而判断目标距离及目标路径的可达性;通过角度传感器获取实时旋转角度,经参数调整减小执行误差;根据力／;5矩传感信息对支撑脚踝关节的侧摆角度进行增量式补偿．经实验验证,改进后的算法对机器人的步态稳定性控制具有良好的效果．     

雷达间歇辅助下雷达红外协同跟踪技术

为了提高作战飞机的隐蔽性,提出了一种基于协方差的机载多传感器管理与辐射控制方法,给出了一种基于扩展卡尔曼滤波和交互多模型的雷达、红外序贯滤波的机载多传感器协同跟踪方法。对利用该方法的机载多传感器目标跟踪性能进行了仿真分析,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性。     

传感器组网的关键技术

传感器组网是协同作战的关键技术,从作战的动态过程角度看,传感器组网是以特定战术任务为目标,在通信技术和计算机技术支持下的战术决策。从完成特定战术任务的能力角度看,传感器管理技术、通信技术、信息融合技术以及计算机技术是影响传感器网络性能的关键因素。     

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.     

基于多Agent的多传感器仿真系统总体分析

多传感器是实现未来信息化战场"网络中心战"概念的一组必要的装备系统.实施该项目先期概念技术演示,必须设计其仿真系统.采用基于多Agent的仿真方法,结合Agent的通用含义及结构,把多传感器仿真系统的内部组元直接映射成相应的Agent.由此,研究了基于多Agent的信息化战场多传感器仿真过程,前瞻了多传感器运用场景,分析了多传感器仿真系统的整体流程和逻辑结构.设计的多传感器仿真系统,以Agent的表现形式获得了对多传感器战场运用这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真.     

基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法

在航迹融合问题中,以往的次优航迹融合算法和互协方差融合算法存在融合时间和融合精度的矛盾问题.提出了一种基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法,用以解决航迹融合过程中存在的计算量和融合精度之间的矛盾.该算法根据切换规则自适应地选择具体的航迹融合算法以优化计算时间.仿真结果表明,该算法在保证融合精度的前提下节省了融合计算时间.