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。     

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。     

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。     

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。     

基于线性均方估计的数据融合理论

提出数据的统一线性融合模型，使测量数据、先验信息和预测信息均用数据的统一融合模型进行描述；提出数据的信息量的概念，指出信息量越大的数据，精度越高；提出和证明了基于统一线性融合模型的数据最优融合定理和信息量分解定理；揭示数据线性融合的本质规律。基于数据融合理论，研究多传感器系统联合Kalman滤波，指出信息量分享系数取值的不同只能够影响对应子系统状态的估计精度，不能够改变全局估计精度，得出与文献[11～15]相反的结论。     

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。     

复合制导中多传感器数据融合技术概述

根据信息抽象的层次将复合制导多传感器的数据融合分为检测级、位置级和属性级三个级别，分别介绍了复合制导中这三个级别的数据融合的基本概念、原理和方法。     

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。     

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。     

多传感器信息融合系统改进型BA模型

随着网络中心战和网络动力学的发展,多传感器信息融合系统的网络动力学特征研究将成为热门课题。本文从网络动力学角度,研究信息融合系统的两个问题。一是研究信息融合系统的无尺度网络特征,首次使用无尺度网络模型作为信息融合系统的构造形式。二是结合信息融合系统的特殊要求对BA模型做了相应的改进,给出一种信息融合系统改进型BA网络模型。该改进型BA模型更符合信息融合的网络动力学特征,其平均距离比BA模型改善10%。     

空间机器人多传感器信息融合

本文讨论了空间机器人的特点和多传感器信息融合技术的必要性.总结了相关的关键技术,包括信息的表示和融合方法,传感器的布置,启用传感器的策略和执行融合过程主计算机体系结构.最后给出了一个智能装配机器人多传感器信息融合实例.     

一种模糊多传感器跟踪系统

许多多传感器目标跟踪系统都是在假定数据关联过于复杂、集中式融合办法的计算要求过多而难于实现的情况下提出的。此外还需假设噪声分量相对较小、无漏检，扫描周期相对较短等等。业已证明，在采用这些假设条件生成模拟数据进行测试时，许多多传感器跟踪系统都能有效地工作。然而深入研究了几组实际数据的特点之后，就会发现这些假设并不总有效的。本文首先介绍了一种实际的多传感器跟踪环境的特点，并解释了在这种环境下现有系统不能有效完成任务的原因。然后给出克服这些系统缺陷的种数据融合方法，方法分为3步；（Ⅰ）采用一种自适应学习方法估算同步误差；（Ⅱ）漏检时调整目标的测量位置；（Ⅲ）采用一种基于模糊逻辑的算法预测下一个目标位置。为做出性能评估，我们采用不同的实际数据集和模拟数据集对融合方法进行了测试，结果令人满意。     

基于模糊拍卖的天波超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

多传感器数据融合与弹道落点的预报

为了更精确地对弹道落点进行预报，对多传感器数据融合技术进行了,分批人出了雷达、红外系统和光测系统与传感器融合子系统连用的实例，并得出结论：单传感器的精度是难以满足现代战争需要的，寻求一种较好的融合方法来提高落点预报精度虽是一个难题，但仍是可行的。     

多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。     

基于因子图的无人机多源组合导航算法研究

为解决无人机飞行器在多源组合导航系统中,不同信息源由于其传输频率不同,信息利用率不高导致定位、测姿精度降低以及传感器数量增多导致计算量增加和信息融合困难的问题,提出了一种基于因子图算法的信息融合方法.以无人机MINS/BDS/磁罗盘/气压高度表组合导航系统为例,构建了因子图信息融合模型.最后,通过车载跑车试验采集导航传...