多传感器异步量测融合算法性能比较

归纳几种多传感器异步量测融合算法,即首先将各传感器异步数据统一到同一时刻,再对该数据进行并行或伪序贯滤波处理.分别采用理论证明和实例仿真分析对各种算法的估计精度、计算量等性能进行了比较.所得结论对实际工程应用中异步量测融合算法的选取有一定的指导意义.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

信息融合技术在雷达组网中的应用

雷达组网是防空预警系统发展的一个重要发展方向, 其核心是信息融合技术.给出了雷达组网的概念、特点和结构模型,划分了信息融合在雷达组网中各个层次,重点阐述了雷达组网系统中检测与跟踪融合技术的应用,最后讨论了雷达组网中信息融合技术的发展前景.     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

海洋环境监测平行系统优化融合

多个海洋环境监测系统之间存在的功能冗余导致资源浪费和不必要的资金投入,因此应将各个系统优化融合成有机整体来节约海洋环境监测的资源和成本。将海洋环境监测系统按照功能划分为不同的模块,在线性规划融合的基础上引入熵方法,以成本和效能指标为主要对象,通过合理分配,在确保系统优化融合后监测能力不降低的同时,尽量减少建设成本。     

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会进行数学相容性检验并加权.首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不磁合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合.理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的.     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

一种修正的冲突证据融合方法

对于冲突证据,D-S证据理论无法使用甚至无法得出正确的结果,进而引发了专家学者的研究。针对该问题,提出了一种新的冲突证据融合方法,建立了多传感器综合可信度的计算模型,根据综合可信度得到多传感器的合成结果,采用D-S证据理论对合成结果进行组合,既解决了高冲突问题,又解决了低冲突问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

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。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。