雷艇信息融合技术

多传感器融合是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化化科学的复合型学科,是一个正处于发展中的研究方向。在讨论了多传感器信息融合的基础上,对其关键技术进行了进一步的讨论。并探讨了线导鱼雷与潜艇通过线导通道进行信息融合的若干实际问题,指出雷艇信息融合在这方面存在的特殊性,并展望了其应用前景。     

雷达与AIS目标航迹模糊关联与统计加权合并融合方法的探讨

基于多传感器信息融合理论，探讨了雷达与AIS 2种传感器的目标航迹，采用多因素模糊综合决策航迹关联与统计加权航迹合并的融合方法。确定其模糊因素集、评判集、关联与评判等准则，建立其数学模型，并进行计算机仿真。初步验证了该方法可以有效地提高目标航迹的精度与可靠性。     

主被动声呐多目标航迹关联的双门限算法研究

主被动声呐航迹关联在军事多传感器数据融合方面是一个重要研究课题,本文基于统计理论提出了双门限主被动声呐航迹关联算法,推导了双门限阀值的选取,仿真结果表明该方法能有效地判决航迹的关联.     

主被动声呐多目标航迹关联的双门限算法研究

主被动声呐航迹关联在军事多传感器数据融合方面是一个重要研究课题，本文基于统计理论提出了双门限主被动声呐航迹关联算法，推导了双门限阀值的选取，仿真结果表明该方法能有效地判决航迹的关联。     

分布式水下多传感器多目标模糊跟踪融合方法

水下多传感器多目标跟踪系统往往是一个不同类传感器融合系统,且其目标航迹包含有不确定和模糊信息.本文首先利用模糊隶属度函数和模糊逻辑推理技术,进行分布式水下多传感器多目标航迹模糊融合关联决策,并利用有效数据处理和分层融合估计相结合的方法,以实现不同类传感器高精度融合跟踪估计.     

基于匈牙利求解的航迹关联算法研究

针对多传感器数据融合系统中,航迹关联是按一定准则连接具有共同源的航迹的分配过程,引入匈牙利法求解航迹关联问题.通过建立关联矩阵,将航迹关联问题转化为运筹学中的分配问题,采用匈牙利算法求得最优解,获得最佳的航迹配对.仿真试验的结果表明该方法简单有效、计算量小,易于实现.     

船用ARPA雷达与AIS信息融合的实现

将AIS信息融人到ARPA雷达系统中,为船舶导航和避碰系统提供更精确可靠、更实用的数据.归纳出ARPA雷达与AIS信息融合的系统框架,针对基于模糊数学和统计加权方法进行航迹关联的不足,提出基于灰色理论的航迹关联算法.模拟实验的分析结果表明,目标船在40艘左右的情况下,识别准确率为98%～99%,具有较高的航迹关联匹配率.     

基于拓扑相似度的航迹关联算法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题,多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,传统的基于统计和模糊的思想,通过目标位置、速度等信息进行关联判决,难以达到更好的关联效果。文章基于目标之间的拓扑信息,提出了一种新的航迹关联算法,该算法能避免空间划分不均匀、算法经验性太强、对密集航迹场景不适应等多种问题。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

基于相关理论的航迹匹配

数据关联是多源信息融合中的关键问题。文章从系统的角度对多目标跟踪的数据关联进行了全面的分析,通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,构成目标关联矩阵的方法,实现目标方位串关联。最后对算法进行仿真,仿真结果表明,提出的求解方案有较好的关联正确率,这验证了模型和求解方法的正确性和可行性。     

互操作性与传感器信息融合（二）

4数据链形成一个层次 前文中从两个不同的观点讨论了数据链。首先，它们被描述成对等单元之间有效的广播通信方式；其次，它们被描述成可以使相似配置的分布式传感器融合处理实现并行，并执行公共航迹划分的方法。现在考虑第三个特征：数据链允许传感器融合功能(例如将拦截航迹关联到发射器航迹)在参与者之间分布。首先将数据链看作是，     

基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别、态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

水下目标识别的一种信息融合算法

利用布设的水下传感器对水下潜艇进行探测预警是反潜的一种重要反潜手段。本文利用信息融合算法对水下目标识别中多传感器获得的不同数据进行信息融合,从而得出识别结论。     

基于Lagrangian算法的目标跟踪与信息融合效果评估

指挥自动化系统（C4ISR）作为现代战争中对作战部队和武器系统实施高效指挥与控制的主要手段,通过对来自多个传感器的资料以及相关情报进行分析和综合处理,研究复杂战场态势环境下的指挥自动化系统目标跟踪与信息融合的效果评估。用Lagrangian算法得到评价体系中定义的性能指标,并根据这些指标进行综合评估,提高系统的有效性和可靠性。     

Research on the strategy of underwater united detection fusion and communication using multi-sensor

In order to solve the distributed detection fusion problem of underwater target detection, when the signal to noise ratio (SNR) of the acoustic channel is low, a new strategy for united detection fusion and communication using multiple sensors was proposed. The performance of detection fusion was studied and compared based on the Neyman-Pearson principle when the binary phase shift keying (BPSK) and on-off keying (OOK) modes were used by the local sensors. The comparative simulation and analysis between the optimal likelihood ratio test and the proposed strategy was completed, and both the theoretical analysis and simulation indicate that using the proposed new strategy could improve the detection performance effectively. In theory, the proposed strategy of united detection fusion and communication is of great significance to the establishment of an underwater target detection system.     

毫米波雷达与激光雷达在无人船上的应用

从毫米波雷达与激光雷达在无人驾驶汽车及水面自主船舶的应用现状出发,分析其相对于船舶现有感知设备的优缺点。提出基的毫米波雷达与激光雷达在无人船上近距离目标运动态势融合感知方案,并给出具体的数据处理与融合过程。该种组合感知方案能够有效弥补现有无人船感知盲区、提高近距离目标感知精度及自主靠离泊的可靠性。最后指出激光雷达在未来需要降低成本并提高海事可靠性,与视觉传感器的融合将会是更高层次上的研究方向。     

基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法

提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法.该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合,而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度.最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性.     

多传感器综合目标识别技术研究

描述了传感器与目标身份信息的特征，提出了多佑感器特征级综合目标识别的系统结构，并介绍了与综合目标识别相关的关键技术，重点阐述了几种目标识别融合算法。     

异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期不同以及具有不同的通信延迟，导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。