侦察传感器优化管理技术研究

现代战场环境下,战场目标种类繁多、千差万别,对侦察传感器探测的时效性、准确性和连续性要求更高。在实际的战场侦察情报系统中,很少采用单一的目标传感器,往往是合理地使用各种侦察传感器,综合运用各种侦察手段,迅速制定多种运用方案进行比较和选优,并能有效组织侦察行动,实施全天时、全天候、大范围、连续不间断的侦察监视,迅速、及时、准确、高效地获取情报。研究了部队侦察传感器管理的作用、研究范围、技术现状和发展过程,提出了部队侦察传感器管理的通用模型和传感器管理方法,可以大大提高多传感器信息融合系统的精度,合理充分利用传感器资源,提高信息融合系统的整体效能。     

战场侦察监视信息融合体系结构研究

在多传感器信息融合的体系结构框架研究方面,借鉴典型的信息系统体系结构框架研究成果的基础上,采用系统工程方法和成熟的体系结构框架描述工具,对战场侦察监视多传感器信息融合系统的作战视图、系统视图和技术视图3个方面进行了研究。通过对多传感器信息融合的湾系结构框架需求分析、功能定义、流程分解、信息交换等的研究,提出了满足战场侦察监视作战需要的信息融合体系结构框架,为下一步研究奠定基础。     

多传感器信息融合技术和发展

多传感器信息融合（Multisensor Information Fusion)是20世纪80年代出现的一个新兴学科，它是将不同传感器对某一环境特征描述的信息，综合成统一的特征表达信息及其处理的过程。多传感器信息融合首先广泛地应用于军事领域，如海上监视、空一空和地一空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等，随着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术，并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，     

多传感器信息融合专家系统方法

本文探讨了地面战场侦察多传感器系统(GMSDS)的专家系统方法。阐述了以自动化知识为基础的多传感器信息融合专家系统的基本概念,结构组成及适当的推理方法,论述了其应具有的技术特点及信息的相互关系和影响。     

综合侦察系统一体化技术发展研究

针对国内以往建设的侦察系统组成和使用独立、条块分割界限明显和资源调度使用受限等局限性,提出了集通信侦察、雷达侦察、卫星通信侦察和光电侦察功能为一体的综合侦察系统的设计原理,给出了设计需要的软硬件开放式总体架构、面向任务和面向服务的智能化资源调度技术、超视距侦察参数测量技术、多源信息融合及基于云的信息处理等主要技术及实现途径。研究表明,新型综合侦察系统具有多维情报获取、情报综合分析处理、综合管理控制、辐射源目标定位和记录存储等功能,能够进行远距离、大范围侦察预警,监视战场电磁态势和目标态势,为海上作战力量提供战场情报支援。     

外军一体化联合战场情报、监视与侦察系统的发展

陆、海、空、天战场信息获取、处理、传输和应用一体化,是外军自20世纪90年代以来,情报、监视与侦察系统发展的一个重要趋势,尤其是自2001年年底的阿富汗战争以后,外军更是加快了其发展的步伐。因此,本文在描述外军战场情报、监视与侦察系统近年来发展特点的基础上,重点介绍了外军一体化联合战场情报、监视与侦察系统的基本概念、体系结构及其关键技术等。     

无人机光电侦察、监视技术研究

无人机是获取战场情报、进行监视和侦察活动的最佳平台,已成为未来战争中的重要武器,而其情报、监视和侦察能力的提升更依赖于无人机光电系统技术的发展.从无人机的侦察、监视任务出发,详细介绍了无人机上的各种光电侦察,监视设备,并分析了各种光电设备的优缺点和应用现状;系统研究了无人机光电系统的侦察、监视技术,并对无人机光电系统的搜索、跟踪等关键技术进行了详细研究;最后对无人机光电系统的发展趋势加以预测和展望.     

多传感器信息融合技术应用的研究

地面侦察多传感器系统利用多个传感器来获取地面信息,并加以分析、处理与综合。多传感器信息融合技术是其关键技术。本文阐述了多传感器信息融合技术的基本原理、基本概念及结构,讨论了信息融合方法的选取及该系统对信息融合的要求,提出了实现的模型及分布式多传感器信息融合的概念和实现方法。     

机载多传感器情报融合技术分析

介绍了多传感器情报融合的概念及组成,对当前机载多传感器情报融合原理、融合流程、融合技术进行了研究分析,并以实例阐述了最佳特征组合技术在机载多传感器情报融合中的应用。     

数据挖掘在情报侦察系统中的应用

简要介绍了数据挖掘的概念和典型的处理过程,分析了通信对抗情报侦察系统在复杂电磁环境下实现电磁态势监视和电子对抗情报支援的情报处理需求。提出了应用数据挖掘技术的通信对抗情报侦察系统总体框架。结合不同种类和不同平台侦察传感器获得的多源情报侦察数据类型和特点,详细论述了采用数据挖掘从海量的多维侦察数据中获取侦察情报的方法。     

多传感器信息融合系统作战效能评估研究

多传感器信息融合系统日趋复杂,对整个多传感器信息融合系统进行客观、综合、量化的评估评价既是作战使用又是系统研制发展的需要。在信息系统效能评估体系的基础上,研究了多传感器信息融合效能评估的指标体系,探讨了指标体系的确立原则,提出了信息处理级、态势级和决策级3级作战效能评估的系统效能指标体系,并给出了基于该体系的通用评估模型,为进一步量化评估各级各类多传感器信息融合系统提供依据。     

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合可以避免单一传感器的局限性，获得更多的信息，提高目标识别能力。本文介绍了这一技术的出现背景，国外的应用情况，主要研究内容及建议采取的对策。     

一种海上目标跟踪的数据融合系统

目前，已经有多种用于支持海上战术和战略方法的海上侦察(MS)的多传感器数据融合系统。由于海上侦察目标区域过大，且时间、精度和不同类型传感器的原因，使得设计的数据融合系统实用性不强。根据数据融合的处理过程和海上侦察系统的特点，提出了一个典型的海上数据融合系统，并给出了系统模型和体系结构。最后讨论其实际应用中的可行性。     

目标探测.识别和跟踪的传感器数据融合

多传感器组合系统数据融合技术是当代探测，识别领域的一项新技术，本文在介绍多传感器组合与数据融合技术优点的基础上，介绍了成像激光雷达与前视红外传感器数据融合技术，重点介绍了红外行扫描器和红外成像摄像机的数据融合技术。     

国外军事信息融合理论与应用的研究进展

信息融合是现代军事C4ISR系统的重要组成部分,对C4ISR系统效能的发挥起着决定性的作用.研究了当前国际上信息融合理论与军事应用研究的现状和发展,为国内相关专业研究提供参考.首先从定义、功能模型、体系结构和优缺点等方面阐述了信息融合基本理论;然后从学术研究、系统开发和实际应用等方面详细分析总结了国外C4ISR系统中信息融合研究的历程及现状,并就C4ISR系统信息融合的具体理论研究现状进行探讨,指出当前研究中存在的问题,对其解决方法进行了展望.     

多传感器异步数据融合算法

由于传感器的采样速率和通信延迟,传感器的不同步问题大大降低了多传感器系统数据融合的精度。研究多传感器异步融合比同步数据融合更为迫切。该文利用误差协方差阵的迹最小准则建立了多传感器异步融合模型,给出了具有普遍意义的多传感器异步融合模型,弥补了目前多传感器异步数据融合仅限于两两传感器的局限性,并从理论上对多传感器异步融合的性能进行了分析。仿真结果表明该异步融合模型是有效的,能够对多传感器的异步数据进行优化处理,并且优于单一传感器的性能。     

检测数据触合算法分析

雷达组网反隐身目标探测技术是现代军事领域比较关注的一个问题,其中的多传感器数据融合技术又是一热点问题,因而有必要从概念和应用上对其进行了解并为检测数据融合算法的研究提供一个可参照的框架。为此,本文首先说明了多传感器下的检测问题和经典检测问题的相互关系,进而结合信息论的观点就近年来出现的一些典型检测融合算法进行了分析和比较,同时提出了其它可能的一些算法类型。最后,通过计算说明数据融合技术对探测系统的影响和对反隐身系统的重要意义。     

Estimation of the Projection Operator in a Multiresolution Multisensor Data Fusion Scheme

Zhang presented a new multiresolution multisensor data fusion scheme for dynamic systems to be observed by multisensors of different resolutions. State space projection equation is introduced to associate the states of a system at each resolution with others. A discrete model of the system is built by using Haar wavelet or general compactly supported wavelet as a linear projection operator to approximate the state space projection. In fact, different wavelet corresponds to different sensor structure. For the multiresolution multisensor system with unknown sensor structure, the projection operator should be estimated online. Up to now, this problem has never been investigated. In this brief, the projection operator is estimated by using least-square estimation algorithm and recursive least-square estimation algorithm. The research on projection operator estimation lays a foundation for the popularization and application of the multiresolution multisensor system estimation algorithm in the real system     

An introduction to multisensor data fusion

Multisensor data fusion is an emerging technology applied to Department of Defense (DoD) areas such as automated target recognition, battlefield surveillance, and guidance and control of autonomous vehicles, and to non-DoD applications such as monitoring of complex machinery, medical diagnosis, and smart buildings. Techniques for multisensor data fusion are drawn from a wide range of areas including artificial intelligence, pattern recognition, statistical estimation and other areas. This paper provides a tutorial on data fusion, introducing data fusion applications, process models, and identification of applicable techniques. Comments are made on the state-of-the-art in data fusion