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基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出—种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法,利用神经网络的非线性逼近能力,将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器,该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用,进行机动检测,把计算负荷转移到神经网络,在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的跟踪滤波算法在跟踪应用上优于—般的非线性估计算法,它最明显的优点就是减少了数字计算上的复杂性,提高了跟踪算法的快速性。 相似文献
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在多传感器融合算法的基础上,提出一种基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法。因为小波分析对测量数据具有多分辨率分析的去噪能力,将小波分析与模糊自适应卡尔曼滤波器相结合构成一个多分辨率跟踪滤波器,该算法可以对来自主动雷达和红外成像传感器的信息加以充分利用,选择适合的小波函数对测量数据进行过滤优化,把干扰负荷转移到小波分析上,在改善跟踪性能的同时又具有很强的处理非平稳信号的能力,而且又保证了该融合算法简单、实用的特点。仿真结果表明,提出的融合算法有很好的跟踪精度,通过对比表明该算法优于传统的多传感器融合算法。 相似文献
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本文简要介绍了红外警戒系统中数据融合的方法,数据融合分二步进行,两传感器首先完成局部处理,提取潜在目标,然后送至综合处理器,最后识别出真实目标。 相似文献
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跟踪起始与数据关联是机动多目标单站无源跟踪的关键技术。提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法,通过构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测,然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认。同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,首先通过定义多个特征数据关联度,将单个有效观测的多特征信息进行融合,再对多目标进行综合数据关联。计算机仿真表明,该跟踪起始算法能够快速有效地进行航迹起始,数据关联算法的性能要优于传统的最近邻(NN)方法。 相似文献
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雷达和ESM相关的仿真研究 总被引:9,自引:0,他引:9
雷达和ESM航迹关联可以认为是模式识别问题。在统计假设检验理论和模糊综合分析基础上建立了多目标运动模型、多门限数学模型、时序关联决策模型,给出了累积数据快速计算的模型,以此可对两类传感器的观测数据进行在线时间校准。通过模型能够实现雷达和ESM的快速关联,满足航迹关联的精度要求,并对不同运动态势的关联结果进行分析比较,取得了满意的结果。 相似文献
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机载雷达与红外搜索跟踪装置的航迹融合研究 总被引:6,自引:0,他引:6
在单机空对空多目标攻击武器系统中 ,发射出的导弹必须可靠地分辨并截获所指定的目标 ,这对目标探测装置的数据精度提出了相应的要求。为此 ,设计了机载火控雷达与红外搜索跟踪装置的航迹融合技术结构模型 ,其中航迹关联算法基于模式相似性测度分析 ,目标状态信息融合算法基于极大似然估计。为验证模型的有效性 ,以具体装备为背景进行了仿真研究与分析 ,并给出了其结果 相似文献
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基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统 总被引:4,自引:0,他引:4
多目标跟踪是多目标攻击的重要前提条件。基于数据融合技术的多目标跟踪处理分为两级 :前级为点迹融合级 ,用极大似然法设计了机载火控雷达和红外探测器的点迹融合算法。后级为融合跟踪级 ,其跟踪波门大小可调。针对近飞目标和交叉飞行目标的情况 ,点迹与航迹的关联采用了分块处理技术 ,并融合了目标的速度信息。给出了基于多探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统的结构模型———ATSOMTA模型 ,并分析了系统的工作机制。仿真研究的结果表明了该模型的应用价值。 相似文献
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主、被动雷达数据融合算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
对主、被动雷达的数据融合问题进行了研究.由于被动雷达只能测角,不能测距,当其与目标间的相对加速度为零时,目标的距离状态是不可观的,若只利用角度信息进行主、被动雷达数据互联,则当同一方向上有两个以上目标时,主、被动雷达的正确相关率较低.针对这种情况,提出了被动雷达利用伪距离测量方法来估计目标的径向距离信息,从而可利用主、被动雷达的角度和径向距离信息进行数据互联,并给出了直角坐标系下的数据互联算法.仿真结果表明,利用提出的方法可使主、被动雷达可达到较好的数据融合效果. 相似文献
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数据融合与雷达优化布站 总被引:4,自引:1,他引:3
雷达组网反隐身技术是现代军事领域比较关注的一个问题。其中的多雷达数据融合和雷达优化布站技术又是热点问题。本文通过例子首先分析了数据融合和雷达布站对组网系统探测性能的空间分布的影响,进而给出了一种雷达优化布站方法。该市站方法以所要探测目标的雷达散射特性(RCS)和各雷达的空间探测特性为依据,同时也考虑到了组网系统对四抗(抗干扰、抗低空入侵、抗反辐射导弹和抗隐身目标)的要求。 相似文献
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基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究 总被引:22,自引:0,他引:22
对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 . 相似文献