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。     

单平台多传感器数据融合系统的设计与实现

从工程应用观点出发研究单平台多传感器数据融合系统 (Data Fusion System ,DFS)设计和实现。首先通过分析此类型 DFS的功能需求 ,提出一种具有一定可伸缩性的系统结构 ;然后运用面向对象的方法 ,进行系统设计 ,以确保系统本身的可扩充性及系统中所采用的算法和模块的可移植性 ;同时也给出了一种确保系统实时性的多线程实现方案。     

被动传感器融合检测系统的优化分布密度

被动传感器由于采用无源探测,而且制造成本低,体积小,在战场环境中将采用并配置大量的被动传感器来检测目标.不论是主动还是被动式传感器,在实际应用中均存在资源优化配置问题.针对被动传感器的具体应用模型,采取了若干合理近似,得到了在"OR"融合检测条件下,基于最大检测概率的被动传感器优化配置密度计算公式.     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

数据融合在防空C~3I系统中的应用

首先介绍数据融合的基本理论、一般处理模型、实现技术以及防空C3I系统中数据融合的具体任务,然后对数据融合体系结构的设计和融合算法的选择作了具体分析,利用多传感器数据融合方法建立了一种防空C3I系统结构模型,并对MSPDAF数据融合算法进行了详细描述.最后以探测某型巡航导弹为例,应用MSPDAF数据融合算法对防空C3I系统数据融合结构模型进行数学仿真,并给出仿真结果.     

基于改进的 D-S 证据理论在设备故障诊断中的应用

多传感器、多手段检测的信息融合技术在设备检测中的应用日益广泛,而常用的基于D-S证据理论的融合技术除了没有给出可信度的分配方法外,融合结果上还有很多不足之处。探讨了可信度的分配问题,提出了几种改进的融合方法,较好地解决了证据冲突时的否定性、积化性和敏感性问题。     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。