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。     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。     

模糊格中的有补元

模糊格概括了模糊集理论的运算规律,随着计算机等学科的发展,越来越需要对该学科进行完善。有补元是模糊格中的一种特殊元素;首先,给出了有补元在模糊格中的四个重要性质;第二,给出了有补元与模糊格分明元的关系定理;第三,通过有补元,建立了模糊格“分支”的两个刻划定理。     

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。     

不确定性目标运动的航迹互联和航迹融合

在各种程度不确定的目标运动即过程噪声以及各种程度的不确定初始条件下,运用一个简单的线性-高斯-泊松模型,进行定量比较典型的航迹融合算法和航迹互联量度.用解析法比较航迹融合算法,而航迹互联量度通过蒙特卡罗模拟来估计.     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于FAHP的预备役部队快速动员能力评估

为深化预备役部队作战运用研究,探索快速动员行动的内在规律,介绍了快速动员行动阶段划分,研究了预备役部队快速动员能力影响因素,构建了定性与定量指标相结合的评估指标体系;而后选用合理的隶属函数,采用模糊层次分析法构建评估模型,对3个预备役单位进行实例评估验证。结果表明,该方法有效解决了预备役部队快速动员能力评估问题,能够发现其快速动员能力短板,具有较高应用价值。