机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上，详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上，指出了机器视觉在军事领域的应用，仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时，对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望，研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

数据融合黑板型专家系统

给出了一种多传感器数据融合和黑板模型推理的专家系统的实现方法。系统以飞机平台为目标，利用多站多个传感器所获得的雷达、通信、敌我识别信息，通过多传感器数据融合和人工智能黑板模型推理，实现对飞机平台的识别和定位。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

多传感器信息融合研究进展与展望

介绍了信息融合定义的新认识、信息融合系统功能模型和结构模型的新发展,并就多传感器信息融合中的分布式检测融合、航迹起始、检测与跟踪的联合优化、主被动传感器系统数据关联、估计融合模型、传感器管理、非线性滤波所采用的数学工具等若干关键技术的新成果与新动向展开了讨论,详细阐述了各项技术的一些有代表性的最新进展及其在多传感器信息融合系统中的应用和发展情况。最后对多传感器信息融合技术的研究动向进行了展望,提出了今后的发展趋势和我们的研究策略。     

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
     

采用最大似然人工神经系统(MLANS)的多传感器自动目标识别与敌我识别

自动目标识别及与其相关的非合作式敌我识别问题通常要求将多传感器信息融合到一个统一的战场图像中。当前解决这个问题的途径是分步进行的：首先检测目标；接着估计目标的航迹，并采用这些航迹进行多传感器信息相关或关联；经过关联的信息被综合到一体化的图像中并进行目标识别．将复杂的问题分解为几个较小的问题分步解决的缺点是每一步仅能利用部分信息。例如，从杂波中检测出目标不可能在单独传感器的一帧内完成，而且它所要利用     

多传感器信息融合技术综述

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。通过多传感器组网可以获得比单一传感器质量更高的信息。从信息融合的定义诠释了信息融合的内涵,指出信息融合的实质是推理与决策。给出集中式、分布式和混合式三种模型结构,比较它们的优缺点。融合层次对多传感器信息融合性能有重要影响,给出三种融合层次的性能对比结果。分析四种流行的融合处理算法,比较它们的性能。最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作进一步展望。     

基于模糊信息的信息融合及决策

在各传感器或信息源给出模糊信息的情况下,研究了多传感器(或信息源)的信息融合及决策问题。首先,给出了单个传感器的时间域信息积累更新模型,然后给出了四类传感器(或信息源)的空间融合模型,最后,在各传感器信息融合基础上,研究了给出效用函数情况下的贝叶斯最优决策。     

多源信息融合在空间态势感知领域的应用与发展

在当前复杂多样的航天任务领域中,多源信息融合技术的重要性日益突出。文章以多源信息融合技术为核心,调研分析了其在空间态势感知领域的应用现状与发展前景;概述了多源信息融合的定义、模型和理论研究现状;归纳了空间态势感知的信息源种类和典型传感器;分析了基于多源信息融合的典型空间态势感知系统,包括美国空间监视网(SSN)、"轨道瞭望"(OrbitOutlook)计划、"印记"(Hallmark)计划和欧盟空间监视与跟踪系统(EUSST)等;最后对多源信息融合在空间态势感知领域的发展前景进行了展望。文章研究结果可为中国空间态势感知和多源信息融合技术发展提供参考。