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     

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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。     

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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.     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

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。     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

水面舰艇作战系统信息融合及目标综合识别技术

本文叙述单舰作战系统和编队指挥系统信息融合双目标识别的基本任务、主要的技术方法和实现途径,并给出信息融合及目标识别的体系结构。     

自适应天波超视距雷达航迹融合算法仿真研究

针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。     

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。     

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。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.     

用于目标跟踪的雷达和成象传感器数据融合

虽然合成来自多个传感器的数据以获得优良跟踪精度的方法是人们当前感兴趣的课题,而动态级融合的研究似乎仍然是一个悬而未决的问题。本文通过生成与公用状态矢量的量测相关的公用状态观察模型研究动态地来自雷达和成象传感器的数据融合。本文考虑的重点是雷达提供的反射中心量测值可能与真实目标中心不太相符这一事实。而且当目标方位改变时,反射中心可能会围绕真实目标中心变化。对远距离的小目标来说,这一影响可以忽略不计,但对半延伸或延伸(semi-extended or extended)的对象来说,这种失配就要加以考虑。本文研究的方法是根据球面坐标中真实目标中心未知恒定偏差的随机扰动,模拟雷达反射中心量测。这些偏差估计用于采用雷达和成象传感器数据跟踪目标的广义卡尔曼滤波方法中。产生跟踪滤波的性能由计算机仿真来评估。     

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.     

基于多机载预警雷达的机动目标融合跟踪方法

机动目标跟踪是多机载预警雷达数据融合中的一个难点,传统的卡尔曼滤波本身不足以解决该问题.基于量测噪声协方差估计设计了一种可适用于机动目标的卡尔曼滤波器;引入了协方差交集,提出了一种针对多机载预警雷达数据融合中机动目标跟踪的新方法.仿真实验表明,该方法能够成功稳定地跟踪机动目标,与现有的主流方法相比,该方法的误差性能是最佳的.     

通过变维kalman滤波实现融合定位

为了能更好地跟踪、定位机动目标,提出了一种将蜂窝网定位信息与本地传感器信息相融合,利用变维Kalman滤波实现定位的方法。本地传感器信息指目标的运动速度和方向。仿真实验证明该方法具有较强的机动跟踪能力,定位精度高,且计算相对简便。