一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法

在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ,有效地克服了其计算量大的缺点。实验表明 ,在相同的多目标跟踪仿真环境下 ,自适应Viterbi算法可以有效提高计算速度 ,且算法性能与原算法相似     

Relationship Between Track Fusion Solutions with and without Feedback Information

1 .INTRODUCTIONIndistributedmultisensordatafusionsystems,eachsensorprocessesitsobservationslocallytoproducelo caltracks,andthencommunicatesitstrackstoacen tralsite ,wheretrackfusiontakesplace.Insomesys tems,theinformationofafusioncenterisfedbacktosensors,whichisusedtoimprovethelocaltrackingperformance.Thetrackfusion problemswithorwithoutfeedbackinformationhavebeenwellstudiedandpublishedintheRefs.[1～ 5 ].Thispaperisin tendedtoprovethatthesolutionsofsensortrackfu sionwithandwithoutfeedback…     

精确制导武器及其支持系统中的信息融合技术

本文分析了精确制导武器及其支持系统Ｃ３Ｉ的发展概况和未来发展趋势,探讨了多传感器信息融合技术在精确制导武器与支持系统Ｃ３Ｉ中的应用前景,阐明了信息融合技术是实现武器精确制导和Ｃ３Ｉ系统的关键技术,最后对多传感器信息融合技术的发展概况、基本原理和基本方法作了综述和讨论。     

多传感器数据融合中的多目标静态数据关联

本文研究了无杂波和漏检的情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题.这一问题可以通过对测量划分的联合似然函数的极大化来解决,通常可将其转化为三维匹配问题,但其求解的复杂度是NP的.本文提出了一种基于遗传算法的优化算法,来解决三维匹配问题,实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率.     

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     

推广的多传感器数据融合算法

本文对工程实际中多传感器系统线性化后存在未知的系统误差，测量噪声具有指数衰减相关，且与状态噪声相关的问题，提出了推广的多传感器数据的分层融合算法和多传感器自适应数据融合算法，给出了计算流程图，可以对目标的状态进行实时估计，这两种算法对防空导弹体系制导雷达组网数据融合具有理论意义与实用价值。     

基于多传感器多目标特征信息的模糊数据关联算法

本文针对高干扰环境下测量数据的不确定性，提出了多传感器多目标特征信息融合的数据关联模糊逻辑推理方法。研究了基于最陡下降法构造全模糊模型关联系统的自学习算法，以及多个主传感器数据融合对模糊关联系统性能的改善。其基本思想是通过融合多种特征信息进行模糊逻辑推理，改善数据关联质量的同时，不增加整个目标跟踪系统的复杂性。理论分析和应用举例都证明了模糊逻辑系统融合多种数据形式解决关联问题的能力。     

多传感器概率数据互联融合方法的分析和改进

以概率互联为核心 ,对多传感器数据融合的并行算法和串行算法问题进行了概括和分析 ,推导出了适合于计算机编程时使用的算法形式 ,并结合计算机仿真的过程和分析结果 ,对并行算法和串行算法提出了新的看法和观点 ,同时针对其不足 ,给出了一种改进方案。该方案经程序调试和验证后 ,获得了良好的运行效果。仿真表明 ,关于并行算法的传统看法是有欠缺的 ,需要更正     

基于信息融合技术和DSP实现的温湿度控制系统设计

信息融合技术是智能信息处理中的一个重要环节，多传感器信息融合可以充分提取对象的信息特征，采用信息融合技术,对温室温，湿度信号进行融合，得到温室控制信号，并用DSP（数字信号处理器）实现对温，湿度的控制。     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向