多传感器信息融合技术

多传感器信息融合可以获得比单一传感器更多的信息，是一种发展趋势。文章从多传感器组网出发，讨论了多传感器信息融合的分类，融合方法，重点研究了分布式多传感器数据融合模型和检测方法，提出了一种基于人工智能的多传感器数据融合专家系统模型。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

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。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。     

多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用

提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算负担，便于实时应用。基于该融合算法，对被多个传感器观测的离散线性随机系统，给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构，其中第一融合层具有网状并行结构，用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵；第二融合层用来确定最优标量加权系数，进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。     

INS/CNS/GNSS组合导航系统信息分析及其滤波器设计

分析了INS/CNS/GNSS组合导航系统信息结构的特殊性 ,指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形 ,设计了几种滤波器的结构 ,分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合 ,并尝试提出伪联邦滤波器的概念。本文所讨论的情形及设计的滤波器结构可以推广到一般的同类情形 ,并应用到相似的多传感器信息融合系统中     

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     

基于神经元的容错组合导航系统设计

本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题，提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验，验证了这种方法的可行性，并分析了该研究领域所存在的问题，提出了可能解决的技术途径，并预测了未来的发展趋势。     

多传感器数据融合技术及其应用

从多传感器数据融合的概念出发,介绍了多传感器数据融合的模型、成熟技术、优点及应用,提出了数据融合的一种新的分类方法,指出了数据融合的难点和潜在的问题。最后,重点论述了这一技术在航天领域的应用、发展水平和发展方向。     

分布式序列最近邻多目标跟踪算法

本文提出了一种有效的分布式多目标跟踪算法。分布式跟踪器主要由本地传感器级跟踪器和一和航迹融合器组成。在航迹融合器中，首先将传感器的本地航迹转换为一般坐标系，并用线性卡尔曼滤波器使其同步。     

信息融合方法在组网数据处理中的应用

在实际应用中往往采用多测向站来测定位置信息。对多个测向站测量数据的综合处理,关系到如何正确应用所得测向数据信息的重要问题。针对多个测向站的冗余方案,给出了数据融合的应用方法。     

一种载人航天概率风险评价数据选用与分析方法

概率风险评价(PRA)方法是一项成熟的量化风险评估技术,而可靠性相关数据不足,制约着该方法在国内载人航天领域的应用。针对这一问题,结合NASA的PRA工作经验,提出了一种适合国内载人航天PRA数据选用与分析的方法,综合运用产品的通用数据与特定数据,采用贝叶斯等数据融合方法,对产品进行量化评价。通过航天典型产品案例,与经典评估方法进行对比分析,结果表明,此方法更能反映产品的失效特性。文章提出的方法,可用于载人航天等具有小子样特征的产品PRA数据的选用与分析,为我国载人航天开展PRA工作提供参考。     

基于雷达对抗的多源情报融合

基于雷达对抗的多源情报数据融合已成为现代军事作战的重要组成部分,并在夺取战争信息优势、及时掌握战场态势中发挥着越来越重要的作用.就基于雷达对抗的多源情报融合的基本概念、必要性、融合方法、融合思路、融合流程进行了综述和探讨.并就今后的相关发展、研究和应用提出了几点思考.     

捷联惯组历次测试数据验前分布随机加权中心融合估计法

在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。针对捷联惯性测量组合(捷联惯组)历次测试数据验前分布的获取问题,探讨了在异总体情况下,多种验前信息的融合问题。提出了通过随机加权中心融合法实现多种异源信息融合,以获取捷联惯组历次测试数据验前分布,从而减小了小样本情况下的统计分析误差。     

多源遥感影像信息融合研究现状与展望

遥感影像信息融合是近几年来国际上遥感领域的研究热点，也是解决多源遥感海量数据富集表示的有效途径。它可以增强多重数据分析处理能力，为大规模遥感应用研究提供一个良好的基础。本文首先介绍了国内外进行多源遥感影像信息融合的研究发展状况，提出存在的关键技术问题和解决办法。最后，对其未来发展前景做了展望。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。     

小子样试验数据融合算法研究

从试验手段能力角度引入了可信度的定义,针对可信度改进了贝叶斯算法,同时把试验阶段内所有试验同等对待,推导出了多源数据融合算法,有效解决了大样本验前信息压制小子样现场试验的问题。     

海面目标多信源融合识别技术研究

主要对海面目标多信源融合识别技术进行了研究,介绍了海上目标的融合识别方法:Bayes推理和D-S证据理论,分析了D-S证据理论融合识别原理.采用基于高分辨率体制的雷达对海面目标HRRP的特征信息进行提取和分析,对D-S证据理论在海面目标识别中的应用进行了举例研究.     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

数据融合技术在海洋二号卫星数据中的应用

海洋二号（HY-2）卫星搭载的微波散射计和扫描微波辐射计一天沿轨数据不能完全覆盖全球海域,文章提出了基于数据融合技术的解决方法。该方法以HY-2卫星获取的海面风场和海面温度场作为数据源,分别利用最优插值算法和时空权重插值法对HY-一2卫星微波辐射计和散射计获取的海面温度场和海面风场数据进行数据融合,在不降低分辨率的基础上,使得一天对全球海域的覆盖率从90％提高到100％。此融合方法可应用于HY-2卫星数据业务化系统中。