一种空间信息融合的D-S算法研究

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,证据理论是主要的技术之一。在目标识别系统中,为了获得可靠的识别结果需要考虑时间和空间的融合问题。从多传感器信息的时间域和空间域的融合出发,提出了在目标识别中多传感器信息的时空两级融合模型,以及基于证据理论的信息融合算法。仿真结果表明,该模型和算法具有方法简单、运算量小、可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值。     

决策层时空信息融合的神经网络模型研究

融合目标识别可以获得比任意单传感器更加准确的目标识别结果。决策层融合由于其在信息处理方面具有很高的灵活性,成为信息融合研究的一个热点。针对传统融合算法环境适应性较差的缺点,提出了一种决策层时空信息序贯融合的神经网络模型,讨论了利用各传感器所处环境和专家知识等先验信息确定网络初始权值的方法,研究了网络权值的在线学习算法。仿真实验证明该网络模型的有效性。     

支持向量机在目标融合识别中的应用

针对传感器观测的数据可能存在不完整、缺失的情况,提出了基于支持向量机分类器的空中目标智能融合识别模型。首先,介绍了目标融合识别的原理和层次模型。其次,探讨工程上的需求及其应用,并给出仿真实例。从优化算法的角度上,讨论了将Boost-SVM理论应用于目标融合识别。该模型进行仿真,能较精确的识别目标。最后,进行两种模型识别结果的对比并提出了改进措施。     

弹道中段目标的融合识别

针对弹道中段目标识别时间资源有限的问题,提出了一种基于识别手段可信度增长的融合识别新算法。首先给出了识别可信度的定义及其增长模型,并分析了识别可信度增长模型对识别时间的影响,继而运用D-S证据推理方法得到了基于识别可信度增长的融合识别算法。仿真实例表明,该算法可以缩短识别时间,提高识别效率。     

一种基于D-S证据理论的红外小目标融合识别方法

为了提高低信噪比弱小目标识别的可信度 ,提出了一种基于D S证据合成理论的多传感器信息融合识别方法。并使用该方法对来自多个红外成像传感器的实际图像进行了信息融合仿真处理。仿真结果证明 ,该方法对低信噪比条件下的红外弱小目标具有良好的识别效果     

基于证据理论的交互式目标识别算法

在充分利用信息处理中心的人工情报和其它信息源数据的基础上,提出了基于证据理论的交互式二级融合算法。对数据融合系统获得的不同信息源数据进行了详细分类,并阐明了非实时信息和半实时信息在数据融合前期及中期的不同作用。首先在多传感器数据时域融合的基础上,获得对目标的初步判定值;其次在信任加权的基础上接收其它识别单元对目标的判别概率,通过信息处理中心传来的目标数据,对不同识别单元的目标数据融合的结果进行修正,解决了问题规模扩大时计算量快速增长的问题。仿真结果证明,该算法能有效实现对目标的快速、准确性判别     

基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合

针对多传感器数据融合过程中,各传感器可靠度估计的困难和如何对不同类型的传感器数据进行融合,提出了一种基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合方法。该方法首先利用相关性函数计算多传感器的相互支持程度,然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度,最后用模糊综合函数获得多传感器对目标属性的融合结果。该方法计算简单,客观地反映了各传感器的可靠程度及相互关系。将该方法用于一个目标识别任务的仿真实验,结果表明应用该方法能确定地识别出目标,是一种有效可行的多传感器数据融合方法。     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于多传感器信息融合的目标识别

在多传感器 (雷达和红外 )信息融合的目标识别中 ,不仅需要对点目标进行识别 ,而且也需要对面目标进行识别。由于传感器提供点目标和面目标的信息特征和信息量不同 ,致使信息融合的方法也不相同。针对这种情况 ,提出用基于智能规则推理的方法来进行点目标识别 ,用多传感器构成的联合特征向量的方法来进行面目标识别。仿真实验表明 ,采用这种方法能有效地提高目标识别的准确度     

导弹预警卫星目标识别算法研究

针对导弹预警与攻防对抗中的导弹目标识别问题,提出了一种导弹预警卫星地面应用系统中对导弹目标进行识别的新算法。该算法提出用导弹发射点位置、导弹尾焰红外特征和导弹关机点特征量作为导弹目标识别的特征量,用模糊隶属度加权求和方式进行信息融合,根据融合和最大融合量的阈值判决确定导弹的类型、国别。仿真实验证明了该算法的有效性。     

一种多传感器数据时空融合估计算法

当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时,数据融合存在时间性与空间性。为了提高测量精度,基于参数估计理论,提出一种多传感器数据时空融合算法。该算法将数据融合分解为两次估计,第一次是基于时间的递推融合估计,第二次是基于空间的自适应加权融合估计。该算法不要求知道测量数据的任何先验概率分布知识,编程简单,计算量小。计算机仿真表明,该算法在减少测量误差方面优于目前已有的基于时间或基于空间的多传感器数据融合算法。     

星图识别的剖分算法

为了提高星敏感器的测量速度和精度,在星图识别中首次采用了在地球物理地质建模中有着广泛应用的剖分算法。利用这一算法进行星图的匹配识别,仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快。     

Multi-sources information fusion algorithm in airborne detection systems

To aim at the multimode character of the data from the airplane detecting system, the paper combines Dempster- Shafer evidence theory and subjective Bayesian algorithm and makes to propose a mixed structure multimode data fusion algorithm. The algorithm adopts a prorated algorithm relate to the incertitude evaluation to convert the probability evaluation into the precognition probability in an identity frame, and ensures the adaptability of different data from different source to the mixed system. To guarantee real time fusion, a combination of time domain fusion and space domain fusion is established, this not only assure the fusion of data chain in different time of the same sensor, but also the data fusion from different sensors distributed in different platforms and the data fusion among different modes. The feasibility and practicability are approved through computer simulation.     

基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别技术研究

针对距离-速度复合欺骗干扰信号形式复杂及识别难度大的特点,提出了一种基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别算法。首先,分析真实目标和虚假目标在空域、频域和时域的特征差异;然后,针对真假目标在不同域的特征区别,分别提取回波点迹的空域特征和频域特征;最后,将提取的空域及频域特征在时域进行融合,采用先积累后判别和基于二进制检测两种特征融合方法,利用时空频融合特征对距离-速度复合欺骗干扰进行判决。仿真结果表明,该算法能够对距离-速度复合欺骗干扰进行有效的识别。     

异步航迹关联算法与仿真

在分布式多传感多目标信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。本文提出一种异步航迹的关联方法,该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化;然后利用网络优化算法,获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合。仿真试验表明本文算法在解决异步航迹关联问题的有效性。     

天文导航系统半物理仿真研究

由于航天实验费用大,为测试星敏感器性能和星图识别算法,需在地面构建天文导航半物理仿真试验平台。从检验星敏感器性能、加快其样机研制周期、降低成本、提高效率的目的出发,设计构建了一个实用性强的天文导航半物理仿真系统;着重介绍了此系统的组成、结构和各模块的功能;叙述了系统的实现方法和相关性能指标。它具有一定的灵活性和可扩展性。最后利用所构建的半物理仿真系统,对星图识别算法和星敏感器性能进行了静态和动态的试验。试验结果显示该系统满足和达到了规定的性能指标。     

基于交叉定位的多传感器多机动目标跟踪

交叉定位的思想可以用来简化数据关联 ,实现状态估计。但在杂波或多目标的环境中 ,定位法会产生大量虚假目标。通过分析传感器数目的选择 ,来限定虚假目标生成的概率。提出了一种基于HMM(HiddenMarkovModel)的全邻似然估计跟踪算法。该算法采用观测 -航迹关联 ,具有相对简单的多项式复杂度。由于传感器量测的融合在状态空间中统一进行 ,该算法可推广到异类传感器组成的系统中。