一种确定检测时间的方法

在许多作为侦察用的无源传感器只报出其检测结果时,利用此传感器一系列检测报告确定被检测目标何时进入及何时离开此传感器检测区域,成为解决决策级信尽融合问题的关键。本文讨论了一种利用序贯分析方法计算检测时间的近似方法。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

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。     

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     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

基于多源信息融合的低空目标探测

低空 /超低空是现代防空火力最薄弱的空域。提出了一种雷达与红外传感器信息融合 ,探测低空威胁目标的方法。阐述了红外传感器的特点及融合的意义 ,给出了信息融合的系统结构 ,提出了需要解决的几个关键问题 ,并简述了雷达与红外传感器集成的发展趋势     

多传感器的极大似然配准算法研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。在研究了传统的最小二乘算法的基础上 ,提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法 ,解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

天地预警系统与机敏传感信息网

建立高效的天地预警系统对于赢得现代立体战争的胜利有着极其重要的意义。探讨了天地预警系统与机敏传感信息网 (Sm art Sensor Web)的构成 ,结合我国的部分研究现状 ,较详细地阐述了设计与构造天地预警系统所需解决的若干关键技术问题。     

多传感器组合导航系统评述

介绍了组合导航系统的重要性、发展现状和发展趋势。根据导航与目标跟踪的区别与联系,从多传感器组合导航系统研究的角度出发,在概念理解、模型建立和系统结构等方面做了详细的评述,提出了多传感器导航信息融合系统的功能模型,分析了位置融合级的结构模型。