数据融合技术的军事应用

随着战术和战略问题的复杂性化，数据融合技术已经广泛地应用于军事。本文主要介绍了传感器信息获取，以及军用数据融合-决策支持的体系结构。     

基于多传感器的机动目标跟踪与融合技术综述

在分析了目标跟踪技术的重要地位之后，对目标跟踪要素进行了简要介绍。同时，描述了机动目标建模、滤波算法、航迹管理、传感器管理以及目标身份识别技术常用的方法，试图对基于多传感器的机动目标跟踪和识别算法构建一个轮廓和框架。     

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

数据融合系统中的传感器分类及模型

数据融合中所需的数据来自许多传感器，这些传感器各有其特点，对其进行分析并给出相应模型是数据融合的前提和基础，本文对传感器特征进行了分析，对传感器作了分类并建立了模型。     

多传感器数据融合在空间目标跟踪中的基本应用

现代防空系统面临的威胁是不断变化的。航空、航天和电子战技术的发展构成了新的空间作战环境。随着空间进攻战术的发展，为了对空间环境作出更好的判断，需要多传感器组网并采用数据融合技术的防空作战系统。数据融合是多源信息处理的一项新技术，将数据融合技术引入了多传感器目标跟踪系统能提高系统的整体性能，可以使系统发挥最大的潜力。本文首先分析研究了传感器网之间的各种融合方法的特性和共性。在此基础上，研究了融合算法的一个具体应用。     

传感器融合技术的发展和应用

介绍了传感器融合技术的必要性和重要性及其发展趋势和应用情况。 The paper introduced the necessity of importance of thesensor integration technology as well as its trend in development and thebrief situations in application.     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

基于模糊贴近度的多传感器数据融合测量

依据现代测量中多传感器数据融合需求，提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新方法，研究了它在测量中的应用过程。测量应用实例验证了其在工程中的可行性，体现了稳定性、可靠性高的传感器在测量数据融合中的“优越性”，运算过程简洁、快速、有效，便于实时测量操作。     

多传感器目标模糊识别技术研究

根据模糊理论,采用信息融合技术和模糊识别技术,讨论了用多种类型传感器进行模糊识别的一般原理和方法.     

机载多传感器数据融合技术在空战中的应用

机载多传感器数据融合是一门新兴的信息处理技术,是继电子战之后又一技术制高点。它应用于空战各个环节,极大地提高了空战态势环境了解能力。本文对机载传感器数据融合的基本概念及其在空战中的应用进行介绍,对我国发展数据融合技术提出了建议。     

多传感器信息融合及其新技术研究

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。介绍了多传感器信息融合的基本概念和融合原理,比较了信息融合技术的常用方法,并对多传感器信息融合中出现的新技术做了总结分析,最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作了进一步展望。     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

基于改进粒子滤波的多传感器融合空间目标跟踪

为了跟踪空间目标,构建了基于局部粒子滤波器的多传感器融合方法估计空间目标状态。粒子滤波重要采样过程中,设计了基于融合估计的重要密度函数减少粒子贫化问题,并设计基于 McDE(Memetic compact Differ. ential Evolution)重采样策略,通过对粒子的变异与选择等进化操作来解决粒子退化问题。理论推导与仿真结果皆证明方法的有效性。     

基于PNN-DS信息融合模型的目标识别方法

针对目标识别中常用BP—DS信息融合方法识别率低,运行速度慢,抗噪性差等问题,提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值,同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和运算速度上都要优越于BP网络的特点。     

基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法

在机载信息融合领域,针对复杂的战场态势环境对机载多源传感器造成的不利影响,提出了一种基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法,包括误差估计与补偿、目标关联、估计融合3个部分。采用最小均方误差参数估计方法从数值不变的系统误差中,定量获取量测偏差的确定性部分再通过模糊隶属度函数建立关联矩阵作为目标关联的依据,以最小隶属关系为约束,利用拍卖算法求得多目标关联的最优匹配方案,最后通过IMM 自适应滤波方法,将误差配准与目标航迹估计整合进行,有效提高滤波的精度。仿真结果表明,经过上述算法处理后的融合目标精度高于任意单传感器目标探测精度。     

多传感器数据融合技术在航空中的应用

介绍了多传感器数据融合技术的体系结构、功能及其在航空中的应用状况。     

机载多传感器信息融合试飞技术研究

在简要论述机载多传感器信息融合基本原理和不同传感器工作特性的基础上,提出了机载多传感器信息融合的试飞思路、试飞设计原则以及最终试飞结果的评价方法,并在实际的飞行试验中得到了应用。试飞结果表明:利用试飞方法能够充分验证机载多传感器信息融合系统的功能、性能,而且对于同类航空电子系统多传感器信息融合的飞行验证具有借鉴意义。     

数据库技术在多传感器信息融合系统中的应用综述

数据库技术在多传感器信息融合系统中占有非常重要的地位。论文以数据库对融合算法的支持为目标,以数据库模型和数据融合数据库的全面设计为基础,在全面考虑面向特征的数据表征形式和组织结构的基础上,详细讨论了多传感器信息融合系统中数据库设计的基本理论,讨论了融合算法对数据库的需求和数据库设计,设计了辐射源识别的知识数据库。     

雷达目标特征融合的一种方法

由于雷达探测精度、噪声干扰、电磁干扰等因素的影响,使得利用目标的单一特征进行目标识别的识别率受到了限制。针对这一情况,提出了一种基于灰色理论的雷达目标特征融合方法。计算每类目标的各个特征与其相应模板的关联度,然后计算每类目标的综合关联度,由此进行目标识别。结果表明,该方法能够提高雷达目标的识别率。     

面向机载应用的多传感器图像融合技术综述

综述了图像融合技术的基本概念、常用方法及传感器组合特性,探讨了图像融合技术所涉及的各研究领域在机载环境平台中的重要应用价值,最后,对现阶段图像融合技术存在的问题进行了总结并给出了进一步的研究建议,以期为图像融合技术在未来机载环境上的应用提供参考。