基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。     

雷达与AIS目标航迹模糊关联算法与仿真

采用多因素模糊综合决策方法,研究了雷达与AIS(船舶自动识别系统)目标航迹关联算法.建立了该算法的模糊因素集、评价集、单因素模糊评判矩阵、多因素模糊综合决策准则、以及航迹关联与脱离质量等数学模型。计算机仿真验证了该方法可以改进目标航迹的精度与可靠性。同时讨论了关联门限取值等问题。     

机载雷达与红外搜索跟踪装置的航迹融合研究

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     

基于模糊双门限的高频地波雷达与AIS目标航迹关联方法

提出了一种基于模糊双门限的地波雷达与船只身份自动识别系统(automatic identification system,AIS)目标航迹关联方法,该方法主要是利用模糊隶属度来描述两条航迹间的关联程度,并通过双门限检测来确定关联的航迹对。具体讨论分析了算法中展度、权重、调整因子等参数的选取原则,最后利用2011年10月31和2013年9月6日获取的两批实测地波雷达与AIS数据将本文方法与最近邻航迹关联算法做了对比,结果表明,此方法的关联率高于最近邻航迹关联算法,并且在航迹较为复杂情况下,提出的航迹关联算法具有更好的稳定性。     

基于AIS的船舶驾驶实时增强仿真系统

目前航海模拟器主要用于航海教学与技术培训,而现场使用真实的航行水域中气象环境及目标船信息进行船舶指挥决策仿真的很少.研究系统构成要素,基于AIS的实时真实信息与虚拟环境融合,经验性船舶流体动力模型,运用统一数据源进行电子海图、雷达和三维视景数据精确匹配可视化方法,采用人在回路中的半实物仿真方式,建立船舶驾驶实时增强仿真系统,形成更加逼真的航行区域环境,能够更真实地反映舰船航行时的人机互动,有助于辅助决策结果的实时性、可信性与有效性,实现了船舶航行指挥决策论证和特殊操纵方案评估,实验结果表明了系统的可行性.     

基于雷达组网的多目标数据融合系统研究

研究了多目标情况下的雷达组网数据融合问题 ,讨论了数据关联的最近邻法和概率数据关联 (PDA)这两种算法 ,针对雷达组网数据融合的分布式与集中式两种系统结构分别提出了一种算法 ,并同时应用数据关联和数据融合算法针对 4个目标的平行编队、交叉飞行、平行转弯飞行模式进行了蒙特卡罗仿真 ,证明了算法的有效性。     

基于深度特征融合的SAR图像与AIS信息关联方法

星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)和自动识别系统(automatic identification system, AIS)都可以获取到探测目标的相关信息，将两者获取的信息进行关联融合，有益于实现高效的海上侦察监视。由于数据之间存在的异构性，传统方法多依赖人工特征建立SAR图像与AIS信息的关联关系，但这些方法存在精度差、效率低等缺点。本文提出了一种基于深度特征融合的SAR图像与AIS信息关联方法，针对两种模态数据的特点分别设计了对应的特征学习网络获取单模态特征表示，进一步融合不同模态的特征信息以增强跨模态信息间的语义相关性，然后通过设计的关联学习目标函数进行跨模态特征之间关联学习。在构建的数据集上验证表明，所提方法关联精度高、适应性强，验证了所提数据集和方法的有效性。     

基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究

提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构引入“反馈加引导”的思想,即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上,利用距离信息引导图像传感器捕获目标,利用角度信息引导雷达跟踪目标,真正做到了两种不同传感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。     

一种地理网格新概念下的目标数据融合方法

针对全球作战中目标信息表示和数据融合的应用场合,提出了地理网格新概念、编码及与地理坐标之间的转化方法,并将同一目标在地理网格上的多个雷达信息用灰色关联的方法进行融合。该数据融合算法利用同一目标信息之间的灰色关联,减小了干扰和随机因素对数据融合的影响,使目标信息更统一、更精确。给出了该方法的具体步骤,并通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于信息融合的机动多目标单站无源跟踪关键技术研究

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。     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

基于AIS信息的舰船位置标校方法

为了提高时差型卫星定位系统对舰船的定位精度,提出了一种基于船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)信息的舰船位置标校方法,该方法将具有AIS信息的民船作为标校源对军舰位置进行校正。首先,针对AIS信息无法直接用于位置标校的问题,提出了标校源雷达位置及其误差估计方法;其次,针对标校源雷达位置存在的误差,建立了标校方法的误差分析模型和标校源有效性分析方法,理论分析了标校定位精度及其改善程度,为标校源的选择提供了依据。最后,仿真分析验证了提出的标校方法的有效性。     

基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统

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。     

天波超视距雷达的多路径融合多目标跟踪算法

针对天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)的信号多路径传播特点,提出一种融合多路径信息的多目标跟踪算法。该算法利用概率多假设跟踪(probabilistic multi hypothesis tracker, PMHT)算法中量测与目标关联的“软”决策模型优势,并对多路径观测函数显式建模,推导了多路径量测融合处理公式。仿真实验结果表明,相比于标准PMHT算法,所提出算法实现了在低检测概率、高杂波的OTHR环境下对多个目标的更有效跟踪,获得更高的目标状态估计精度和更低的失跟率。     

利用ESM方位信息的多普勒盲区目标跟踪方法

机载预警雷达固有的多普勒盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对该问题,提出了一种基于电子支援措施(electronic support measure, ESM)方位信息和多普勒盲区联合状态约束的粒子滤波跟踪算法。该算法在预测过程中对盲区内的粒子进行约束,将不满足约束的粒子投影到约束区域表面。最后再利用这些约束粒子估计目标的状态,并形成粒子云波门,对新出现的量测值进行关联。仿真结果表明,该算法相比无先验信息或仅利用多普勒盲区信息的算法具有更小的滤波误差,同时能形成更小的关联波门,提高了航迹质量,实现了多普勒盲区条件下的目标连续跟踪。     

侦察信息融合处理仿真系统的设计与实现

介绍了一种侦察信息融合处理仿真系统的设计和实现方法，该系统由战场剧情仿真系统、数据融合处理系统和数据库系统构成。其中数据融合处理系统是整个系统的关键部分，由基于jerk模型的机动目标融合跟踪模块、基于模糊推理的目标识别模块以及态势感知模块组成。系统模拟了主动雷达，被动雷达，敌我识别器，通信侦察设备等多种传感器对海空战场态势进行综合感知的信息处理流程，构建了侦察信息融合处理仿真系统，并对一个典型的战场场景进行了仿真实验。     

基于多信息融合的海洋监视卫星侦察效能分析

基于多探测器数据融合,提出了一种应用于海洋监视卫星截获概率与目标识别分析的研究方法。建立了基于多维信息融合的截获概率理论模型,并开展了基于假定战场场景的数值仿真,仿真结果表明联合成像侦察、雷达侦察和通信侦察,可以提高对目标的截获概率;采取支持向量机方法进行了多维信息融合,融合结果表明联合成像侦察和通信侦察可以实现对目标的识别。     

基于信息熵权的最近邻域数据关联算法

复杂环境下雷达数据关联算法是多目标跟踪领域研究的重难点问题之一。其中,最近邻域算法虽然是一种计算量小、工程易应用的有效数据关联算法,但是存在数据关联正确率不高,滤波结果不够精确和多目标跟踪时易产生错误关联的问题。为改善该算法的数据关联效果,提出了一种最近邻域数据关联算法,通过进一步深度挖掘已知量测信息的熵,按照熵权法分析并确定各自量测指标的权值,再利用权值对最近邻域算法的统计距离关联准则进行优化,从而改善原算法在单目标跟踪中存在的问题。通过仿真实验结果分析得出,该算法相比于原算法具有更高的数据关联正确率、更小的跟踪误差和更快的收敛效果。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段，采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。