基于数据链和光电传感器的融合跟踪

数据链是战争中信息互通、资源共享的生命线,研究了基于数据链和光电传感器的融合跟踪方法。根据数据链和光电传感器数据的不同特点,对数据链数据应用改进的交互式当前统计模型滤波外推算法进行时间配准,并根据光电传感器测量角度信息的非线性应用交互式卷积粒子(IMM-CPF)滤波算法进行融合跟踪。使用IMM-CPF和IMM-EKF算法对融合跟踪进行对比仿真,仿真结果表明,使用IMM-CPF算法的数据链和光电传感器的信息融合对目标的跟踪达到了很好的效果。     

多战术数据链信息协同处理模块及其运行方法

战术数据链已经成为现代数字化战场上链接指挥中心、各级指挥所、各参战部队和武器平台以及各种数据终端的神经,一种战术数据链不可能满足所有的作战需求,因此形成了这种多种战术数据链并存的局面。多战术数据链信息协同处理模块屏蔽不同类型数据链物理传输介质的差异,实时接收数据链数据、监测载机与各数据链的通讯状态、将载机平台数据下传至各数据链,实现多种数据链的数据信息协同处理。     

美军数据链多链集成应用研究

多链集成是提高数据链体系作战效能的有效手段。本文通过介绍美军数据链多链集成现状,分析了多链集成技术需求,提出基于接口、数据、信息和服务四层多链集成框架,该框架可有效解决多类数据链平台集成和集成应用问题,具有较好的可扩展性和开放性,最后对数据链集成应用进行了技术展望。     

单平台多传感器探测中数据融合器的研究

讨论了单平台多传感器探测中，数据融合处理算法及其实现方法。利用数据压缩法和多传感器概率数据关联法，对雷达，电视，激光和红外探测器的测量数据进行融合处理，仿真实验结果表明：7个传感器融合后，可提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制参数。     

多源融合的数据链网络性能评估方法研究

针对无线通信条件下数据链网络性能测试和评估难题,设计了数据链网络性能评估方法。首先,采集数据链的记录数据;然后,通过对战术数据系统(Tactical Data System, TDS)数据的消息协议解析,按照数据链消息标准格式化TDS数据,提取时间、消息类型、数据链平台和收发消息四维变量;最后,结合集合映射理论,分析通信网络连通性,生成连通性评估报告和战术消息时序图。基于数据链网络实际业务数据,分析了测试样本经过传输造成的丢包、误码和时延抖动等影响,验证了多源融合方法的可行性和有效性。     

基于数据链的海上编队协同作战多传感器数据融合技术

从海上编队多传感器数据融合的过程出发，分析了数据链在多传感器融合中的作用，并从时间校准、坐标转换和目标航迹、态势初步融合等方面研究了其关键技术，对海上编队协同作战和指挥一体化具有重要意义。     

机载多传感器数据融合的数据链应用技术

表述了机载多传感器数据融合基本概念,侧重于描述战术数据链在多传感器信息融合中的应用。     

基于遗传算法的多传感器多目标静态数据关联

提出利用遗传算法解决在传感器存在漏检,检测空域中目标个数未知情况下,单平台多传感器融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题。实验结果表明,这种算法具有很高的关联成功率,并且提高了多传感器数据融合系统的检测概率。     

一种多传感器数据融合仿真平台的设计

数据融合是现代C^3I系统的重要组成部分,对C^3I系统效能的发挥起着决定性的作用。本文针对第一级目标运动学数据融合,构建了通用的可视化多传感器数据融合仿真平台,为研究者提供了进行各种融合算法仿真验证和定量评估的仿真环境。进行了合理的软件设计,模块化和开放性的结构使仿真平台的通用性得到了体现,与通信链路连接即可处理真实的目标数据。最后通过在本系统运行的一个软件实例,证明了仿真平台的有效性与实用性。     

数据融合技术与多传感器探测

文章讨论了多频段多传感器探测系统中数据融合处理算法及其实现方法。研究结果表明：通过对雷达，电视、激光、红外探测器的测量数据进行融合处理，可大大提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制参数。     

空中多运动平台多传感器目标跟踪

为提高空中多运动平台的协同探测能力,构建了一种多运动平台多传感器系统,提出了一种相应的目标跟踪方法.该方法将不同运动平台上的传感器对目标的观测转换到地心直角坐标系中进行融合跟踪,针对平台的运动和传感器的视域有限的特点,设计了序贯融合滤波算法.理论分析和仿真结果表明该方法既可以提高目标的跟踪精度,也可以扩大平台的感知范围,从而提升平台的探测能力.     

基于粒子群优化的多数据链任务分配模型及方法

数据链作为"战斗力的倍增器"受到各国军方的重视,多种数据链被开发出来以应对不同的场景,然而不同的数据链有不同的特性,难以实现多数据链间的互联互通。针对此问题,提出了一种通过多数据链平台分发任务的模式,给出了多数据链任务分配的数学模型,应用基于粒子群的算法对该问题进行了求解。模拟计算结果表明,该任务分配算法可以在不违反任何约束的情况下有效地实现多数据链间的互联互通。     

三维模型的多传感器目标识别

目标识别的多传感器融合强调以模型为基础的图象理解技术的水平，尤其在多传感器平台和现象分析时，该算法的区分能力取决于各种传感器数据的积累，以及适当地把已知模型的限制加到传感器的数据处。本文介绍了一种以模型为基础的多假设叶斯定理识别方法，其以探测和估算理论为基础。同时还介绍了一种目标模拟方法，该方法采用的目标映射可以有多种几何映射，目标模型也可以有多种还原。模型成像试验台已经体现这些思想，目前正在进行     

多目标多传感器的跟踪

多目标多传感器的跟踪是一个非常复杂的问题，其关键是数据的融合。单个传感器的多目标跟踪主要是解决数据的关联问题，多个传感器的多目标跟踪虽然有时也是解决数据关联问题，但是多传感器的数据关联就要复杂得多，它是一个多维的问题。文中主要介绍多目标多传感器跟踪网络构成策略及分级分布传感器跟踪的数据和轨迹融合方式。     

基于多假设的多平台多目标数据关联方法

本文研究了一种面向航迹的多平台多假设数据关联算法，包括航迹树的构建、航迹得分计算、序列概率比检验、假设生成以及分支航迹剪枝等，在此基础上针对实装环境下点迹量大、虚假目标多的问题对算法进行了改进优化，并进行了仿真验证。     

多传感器战场监控系统仿真设计与实现

利用多传感器实施战场监控是当前各国军事采用的先进手段之一,文中首先分析了美国最新的联合监视目标攻击雷达系统,然后详细论述了多传感器战场监控仿真系统体系结构,并设计实施了集合成孔径雷达、动目标显示雷达处理模块、红外探测模块为一体的仿真软件.通过对合成孔径雷达成像结果、空时自适应数据分析、红外探测数据的输入进行数据融合处理,进而获得较好的战场监控与目标识别效果,为现代化战场信息监控提供关键技术支持.     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。     

云计算下基于贝叶斯网络的多传感器目标识别

基于云计算可实现分布式并行程序海量数据处理的特点,提出将多传感器目标识别融合处理部署在云计算Hadoop平台上,并将其运行在多个节点组成的计算机集群上。根据目标识别原理建立贝叶斯网络结构,对目标识别预处理得到的数据进行融合计算,推理目标类型,并对不同情况下的Hadoop集群效率进行分析比对。实验结果证明了将目标识别融合处理部署在云计算平台上可有效提升运算效率。     

无源多传感器多目标融合的关联算法研究

无源多传感器多目标融合在信息融合技术中具有非常重要的意义,而测量数据的关联问题则是其中的一个关键问题。本文从实际的工程研究入手,探寻无源多传感器多目标融合的关联算法。首先基于目标属性参数进行关联,再对已定位目标进行位置相关,最后通过模糊评估获得最佳关联目标。     

机载多传感器跟踪航迹数据融合研究

随着机载传感器的增加和性能的提高,使目标探测和跟踪信息更加全面,精度也大大提高,但机载显示和火控需求的参数是唯一的,所以需要对不同传感器探测和跟踪的目标信息进行融合.本文针对机载传感器特点和飞机平台参数需求,对多传感器跟踪生成的目标航迹数据融合进行了研究,并给出了相应算法.