基于改进型遗传算法的多传感器—多目标定位信息融合

针对用遗传算法解决多传感器-多目标定位收敛速度的问题,提出了采用拉格朗日松驰技术改进遗传算法的方法,并给出几种典型情况下算法的实验结果。实验结果表明,改进的遗传算法收敛速度比改进前提高了5—6倍。     

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。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

Implementation and performance analysis of accurate localization of short-range targets based on multisensor systems

Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｗｉｔｈｔｈｅａｐｐｅａｒａｎｃｅｏｆｐｒｅ－ｃｉｓｉｏｎ－ｇｕｉｄｅｄｗｅａｐｏｎｓ，ｔｈｅｄｅｆｅｎｓｅｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐａｒａｔｕｓｈａｓｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄｎｅｗｄｉｆｉ－ｃｕｌｔｙ．Ｉｆ...     

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.     

航空搜潜系统异类传感器数据融合算法研究

根据固定翼反潜机装备不同类型传感器的特点,在选取合适的数据融合系统结构和数据融合框架的基础上,建立了统一的传感器数据模型,给出了融合中心的状态估计融合算法,并进行了仿真验证。     

多传感器静态数据分配问题的匈牙利解法

多目标多传感器数据关联中的分配问题一直是数据融合领域中的一个关键问题，众多的研究都提出了一系列不同的方法来解决这个NP-hard问题，本文提出了用2维分配问题的匈牙利解法来解决该问题，给出求解2－D，3－D分配的方法，经仿真计算表明，该法能较大程度地降低计算量，是一种实用性很好的方法，同时也值得向更高维的情况作进一步的研究和仿真比较。     

运动状态下多传感器群目标精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种基于运动状态的集中式多传感器群目标精细航迹起始算法,算法首先基于循环阈值模型和群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器不同分成多个子群,基于非抢占式修正逻辑法和同状态航迹子群获取模型剔除单传感器形成的虚假航迹,并基于多传感器同状态群关联模型消除各传感器虚假的同状态航迹子群,最后基于加权法实现同状态关联群内航迹的精细互联及合并。仿真数据表明,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。
     

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的 L₂-L₁ 混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。