一种用于雷达网目标状态融合的算法

针对目前雷达情报自动化系统中雷达网目标状态融合存在航迹不连续、情报信息利用率低等问题,综合运用了神经网络和军事运筹学理论和方法,给出了一种用于雷达网目标状态融合的算法.结果表明,利用本方法使融合后的目标轨迹与目标真实运动轨迹非常接近,有效地提高了雷达情报的综合质量.     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法

在静态虚假目标的基础上,利用有源运动调制干扰原理,提出了一种基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法。建立了基于微动调制的复合有源干扰信号模型,详细分析了该干扰信号对SAR的干扰效果,确定了各调制系数,最后进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,该方法具有距离向相干处理和方位向部分相干处理的特点,可对SAR在方位向上实现多个匀(加)速虚假运动目标的欺骗干扰效果。     

MIMO雷达和组网雷达的CA2CFAR检测性能比较

多输入多输出(MIMO)雷达是近几年出现的一种新雷达技术,也是近几年雷达领域研究的重点。建立MIMO雷达的信号模型,明确给出MIMO雷达进行CA2CFAR检测的检测概率和虚警概率解析表达式,对组网雷达和MIMO雷达在均匀杂波背景下CA2CFAR检测性能进行了分析对比。仿真结果表明。MIMO雷达对类似噪声特性的复杂目标具有更好的检测性能。     

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.     

态势生成中一种非线性运动模型的建立

探讨了在信息融合仿真试验床的态势生成部分,建立飞行实体运动模型的方法;通过保留运动学方程,简化动力学方程的方法,给出了一种常见的机动飞行方式(俯冲爬升类运动)的运动模型的计算公式;并对这种运动模型的非线性和机动性进行了分析和讨论;通过仿真,比较了几种机动目标跟踪算法对该运动模型的跟踪效果,验证了该方法的有效性。     

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。     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

综合目标识别的输入信息源研究

利用多源信息进行综合目标识别能提高识别的准确性和及时性,为了解决综合目标识别中输入信息源的运用问题,通过分析各种输入信息源的特点,根据这些特点分别采用了针对性的技术手段转化和处理,为最后的识别决策提供了有效的信息,对进一步深入研究综合目标识别具有参考价值。