情报侦察数据融合技术的几个问题

就情报侦察系统中多传感器 (有源 -无源 )数据融合技术的坐标变换、目标状态估计特征、数据关联和跟踪维持、目标身份识别等问题进行了讨论 ,并就各种相关准则和算法给予研究 ,特别提出了模糊聚类关联算法。     

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。     

多传感器目标融合识别系统模型研究现状与问题

多传感器信息融合系统是当前国内外军事领域的研究热点以及大型军事信息系统开发的重点 之一。总结归纳了信息融合在目标识别领域的重要意义,指出目前多传感器信息融合系统设 计所面临的问题。从功能模型、结构模型、算法模型三个方面分析了多传感器目标融合识别 系统的研究现状。比较了模型中各典型方法的优缺点与适用领域、最新进展,并论述了各模 型在反导目标识别领域的针对性应用。指出了多传感器信息融合系统的体系设计、系统集成 与性能评估所存在的问题,并对其发展趋势进行了展望。
     

基于多源遥感的铁路外部环境隐患监测方法综述

随着中国铁路运营里程的不断增加,铁路外部环境日益复杂,以彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜、塑料垃圾为主的铁路外部环境隐患层出不穷,频繁引发铁路交通重大事故,已经成为铁路安全运营的重要制约因素。铁路外部环境隐患的高效监测是实现治理的重要前提,而遥感技术是目前实现大范围、低成本铁路外部环境隐患监测的最佳手段。为此,文章对光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控等4类遥感监测技术的优势、局限及应用现状进行了梳理;分析了基于人工特征和基于深度学习这两类监测识别方法的特点及不足;最后,从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测等方面,对基于多源遥感数据融合的铁路外部环境隐患智能监测进行了展望。     

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.     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

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。     

基于遥感大数据云计算平台下的水稻识别研究

传统水稻种植面积估算基于地面测量,再逐级上报,时效性和准确性难以达到监管需求。文章利用遥感大数据云计算平台（Google Earth Engine,GEE）,结合多源遥感影像（Sentinel系列,Landsat系列等）,对整个湖南省大尺度范围进行了水稻识别算法实验。首先,针对云雾等客观因素造成数据缺失的现象,通过构建一种多源遥感影像数据融合算法,生成了完整的水稻生长周期遥感影像;然后,根据不同作物的生长物候特征,结合归一化植被指数时间序列特征进行分析,对早稻、中稻、晚稻等不同水稻类型进行了有效识别;最后,在精度验证方面,创新性地使用无人机辅助调查的方式对整体实验结果进行精度评价。最终结果表明：早稻、中稻、晚稻的准确率分别为85.15%、89.78%、86.01%,文章算法具有较高精度与鲁棒性,也能够为其他作物识别研究提供一定意义的借鉴与参考。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

HINet： 一种面向冰雹识别的多源数据融合网络

冰雹天气具有突发性和局地性强,以及破坏力大的特点。尽管地面自动站、雷达和卫星等获取的观测资料在冰雹识别中发挥了一定的作用,但单一观测资料的局限性导致冰雹识别虚警率较高和准确率较低。因此,亟需构建基于多源高分辨率观测的冰雹识别技术。本文提出了一种面向冰雹识别的多源数据融合网络,该深度学习方法利用时空特征提取模块、多源数据特征融合模块和UCUNet（U Connection Unet,U形连接卷积神经网络）识别模块,充分挖掘冰雹发生时FY4B（风云四号B星）、天气雷达和数值模式等多源数据的时空特征,并创新地加入地形高度、坡度、坡向等作为冰雹识别因子。为评估所提网络方法的性能,本文进行了系列实验,并将实验结果与真实标签数据进行对比。结果显示,HINet（Hail Identification Net,冰雹识别网络）能够充分利用多源数据,在复杂地形条件下有效改善冰雹识别结果,在冰雹研究和识别中具有较高的准确性和实用性。     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/...     

面向海洋探测的多源信息融合技术研究及展望

多源信息融合技术包括数据级、特征级和决策级3个层级。在海洋探测应用中,现有方法存在信息获取、融合质量及目标识别等难点问题,提出了体系化探测、分布式融合和利用先验知识的解决思路。体系化探测能够全面获取原始信息,分布式融合可以在降低计算复杂度的同时减少信息损失,先验知识能够在决策级融合中提高目标识别的准确性。此外,还提出了构建探测系统和先验知识库、优化智能算法和模型等未来信息融合技术发展方向。     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

基于多策略融合的快速核相关滤波目标跟踪算法

针对核相关滤波算法(Kernel Correlation Filter,KCF)对快速运动目标跟踪精度较低、实时性较差的问题,提出多策略融合的快速核相关滤波(Multistrategy KCF,MSKCF)算法。该算法基于KCF框架,融合多个策略,将Faster Regin-CNN网络结构、特征极差、滤波尺度因子引入目标图像识别窗口标定和尺寸自适应更新,解决了识别窗口与目标大小不适应的问题,实现了自动跟踪。本文采用北斗导航卫星模型进行了验证,结果表明MSKCF可以自主获得初始跟踪窗口,目标跟踪精度与速度均有所提升。     

基于多模态域对抗神经网络的调制识别算法

针对调制信号训练数据(源域数据)和测试数据(目标域数据)来自不同数据分布导致预先训练的深度学习模型失配、系统性能急剧恶化、且大量无标签目标域数据未被利用的问题,提出一种基于多模态域对抗神经网络的调制识别算法,在域对抗神经网络基础上同时使用时域和频域的多模态信息对齐源域和目标域调制信号的数据分布以提升调制识别算法性能.仿...     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

单机五陀螺捷联惯导系统重构算法研究

针对传统的故障诊断算法复杂且最后的目标是重构输出模型问题,提出基于重构优先的冗余信息管理算法。通过事先构造3个输出模型,提出一种判断故障的特征值,直接对3个输出结果进行分析判断和数据融合处理。该算法可在无故障时融合多模型的信息,且在单表故障下快速输出正确模型。通过对三正交两斜置的五陀螺输出信息数学仿真结果表明,基于重构优先的信息管理算法在无故障时输出精度较目前三表模型输出精度有提高,并在一度故障下有很强的鲁棒性和自适应能力。     

应用聚类方法的多卫星无源时差定位算法

为了提高卫星定位系统的容错能力和鲁棒性,应用聚类方法提出了一种适用于多卫星的无源定位算法。依据三站时差定位原理,将每3颗卫星编成一组,用每组中的卫星分别对地面目标进行三站时差定位;再利用聚类方法融合估计目标的位置。仿真结果表明,此算法定位精度及稳定性优于传统的三站时差定位法和最小二乘法,可减少信息的不确定性,有助于提高系统的定位效果。     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达 (SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍 ,然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性 ,讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法 ,提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架 ,进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。     

CCSDS空间链路层协议识别技术研究

针对空间链路层通信协议在合作目标和非合作目标两种背景下的应用情况,提出一种适合于CCSDS协议识别的方法。详细分析了协议识别技术的实际研究现状,介绍了CCSDS协议特征提取方法和特征模型建立算法,并利用多类型仿真数据和实际航天任务数据为样本检验了算法可行性,得出了误码率对识别效果的影响关系。研究成果对空间信息对抗中的协议识别技术研究具有借鉴意义。