雷达组网目标检测性能的概率分析

雷达组网能有效提高目标的检测性能。在目标瑞利起伏的模型下，噪声服从零均值高斯分布时，对比了秩K规则和最大信噪比规则这两种融合方法，对目标检测性能的影响。选取六部雷达进行数据融合，推导分析了在不同的虚警概率条件下，采用两种融合规则对雷达检测概率的提高程度，并指出在检测概率方面最大信噪比规则融合方法明显优于秩K规则融合方法，但雷达之间传输的数据量增大。     

多雷达数据融合中若干问题的研究

对多雷达数据融合中的系统误差修正、快速寻找相关、数据融合对象、数据融合方法等进行分析研究，并从中选出较好的、切实可行的方法，以三部雷达的系统规模产生模拟目标进行仿真试验，结果表明建立航迹快，虚假航迹少，跟踪性能好(正确、连续)。     

复杂雷达信号环境的建模与仿真

复杂雷达信号环境的仿真研究对更好地评估雷达侦察系统的性能是十分必要的。阐述了复杂雷达信号环境仿真的关键技术：单部雷达全脉冲数据的建模、单部全脉冲数据生成方法、多部雷达全脉冲数据融合和工作模式快速转换。为研制出高密度、高精度、复杂的雷达信号环境仿真系统提供了一种解决方案。     

基于子波滤波的并行分布式检测融合算法分析

将软阈值决策子波域滤波算法与多传感器并行分布式检测融合系统有机地结合在一起,提出了多传感器并行分布式检测系统在Neyman-Pearson(N-P)准则下融合规则和局部判决规则之间相互关系的理论分析方法,完整地给出了两种次最佳系统和全局最佳系统判决规则的理论推导,并藉此理论对以上3种系统进行了瑞利噪声环境下的仿真,结果表明子波域滤波算法和多传感器并行分布式检测融合系统的同时引入明显提高了雷达探测系统的检测性能。     

一种多波段多功能宽带可重构微波光子雷达设计方法

微波光子多波段多功能宽带可重构雷达,具有同时多波段、多功能、大瞬时带宽、可重构、低相噪、任意频率载频、高分辨成像等性能优势,有望实现一部雷达对任意波段任意功能雷达的替换和实现只用一部雷达就替换多部雷达的对雷达数量的缩减,将多部雷达变为一部雷达,是未来雷达的一个重要发展方向。本文首先对未来多功能雷达的需要进行了分析,再介绍了微波光子多功能宽带可重构雷达的独特性能优势,再提出了一种微波光子多功能宽带可重构雷达的设计,介绍了保证低相噪,多波段,系统相参,大瞬时带宽的系统模块设计方法。最后对本设计的性能优势和前景进行了总结。     

集中式多雷达系统的数据融合

集中式多雷达系统是一种典型的多传感器数据融合系统。一般组成多雷达系统的各部雷达之间是异步工作的，且各部雷达具有不同的数据采样率。本文给出了一种解决异步数据融合问题的方法，并结合计算机仿真的结果分析了这种方法的性能。     

最小平方法实现多部雷达数据配准

数据配准是多传感器数据融合中的基本问题。本文针对雷达组网系统，提出一种简单，直接的数据配准方法，称为最小平方估计配准法。配准是数据融合的必要步骤，籍以估计和修理雷达的系统误差，从而使数据融合得以有效实现。本方法可使跟踪同一批目标的两部雷达保持观测结果的一致性。     

红外传感器在点迹/航迹关联中的应用

点迹／航迹关联是多传感器数据融合系统的关键问题，为提高关联的正确率，把红外传感器方位数据与雷达数据进行关联，通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合，减小系统融合航迹同真实航迹间的误差，给出对目标航迹的精确状态估计，分别讨论了雷达数据的航迹关联算法和雷达／红外数据的航迹关联算法，并进行了仿真性能比较和分析。     

雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术

基于点迹的雷达组网系统，可以充分发挥多雷达信息的优势，提高目标航迹起始概率，改善系统跟踪性能。本文结合工程实践，详细分析了组网雷达数据融合处理中的点迹融合技术，以及点迹关联处理的一般步骤和常用关联滤波方法，最后对点迹融合性能做了定量的分析。     

基于线性调频的雷达通信一体化波形研究进展

雷达通信一体化是指在实现二者硬件共用的基础上，进一步进行波形融合，即用一个信号同时执行雷达和通信功能的技术，以优化系统性能，节约频谱资源。阐述了一体化的技术内涵及发展阶段，分析了线性调频（LFM）信号在一体化系统中的应用潜力，总结了LFM一体化波形设计、高频宽带LFM信号以及LFM一体化波形光学产生和处理的研究进展。分析认为，微波光子将在雷达通信一体化系统中发挥重要作用，未来的雷达通信一体化系统不仅是光学和电学技术相融合的系统，也是模拟和数字技术相结合的系统。     

分布式检测系统的模糊有序统计融合算法

为提高基于二元局部判决的分布式检测系统的检测性能，研究了基于模糊隶属度函数的分布式检测系统融合算法，提出了模糊有序统计融合准则。通过对肼传感器进行分布式检测系统仿真，结果表明：模糊有序统计融合准则在均匀环境中能获得比基于二元判决准则更好的检测性能，也好于同样采用模糊隶属度函数的求和准则的检测性能，且在多目标环境下获得了较强的适应性。     

多传感器检测系统中的多元假设数据融合方法

提出一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法,将多传感器数据融合规则扩展到更一般的情况。文中给出系统的数据融合算法、决策规则和系统性能的计算公式,并给出系统性能的仿真计算结果。     

基于分布式检测的浮标信号检测级融合算法研究

针对单枚浮标对目标检测能力有限的问题,为了提高对目标的检测性能,根据多枚空投浮标的位置和信息特点,对多枚浮标的检测级融合进行了研究;在对分布式检测融合理论进行研究的基础上,研究了基于分布式检测的浮标信号检测级融合体系结构、融合规则、融合算法等.通过仿真验证,给出了各浮标及融合系统的检测性能曲线,及相关系数、接收机信噪比等参数与检测性能的关系.仿真分析结果表明:经过融合后的浮标信息检测性能优于单枚浮标的检测性能.     

具有模糊信息和自学习权重的分布式检测算法

本文研究了一种由局部自适应模糊检测器和在线自学习融合算法所构成的分布式信号检测系统的设计方法。由模糊集对不精确信号参数的局部检测器进行建模,该模糊模型可自适应不精确信号参数的变化。融合中心以最佳融合规则作为目标函数在线自学习局部判决的权重。局部模糊检测器的鲁棒性和自学习融合算法的自适应性使该分布式检测系统在不确定环境下的检测性能得到提高。也使该系统能够处理未知分布的未知参数以及非随机未知参数的分布     

动态大规模无线传感器网络决策融合

为了解决动态大规模无线传感器网络的决策融合问题,该文提出了一种表决决策融合规则。假设无线传感器网络中信道的衰减服从瑞利分布,传感器的数量服从泊松分布。在不同的系统参数下,对融合规则的检测性能进行了分析和仿真。结果表明,只要传感器的平均数量充分多,此融合规则即使在较低的信噪比下,也能提供良好的系统检测性能。并且与已有的非参数融合规则相比,此融合规则可以提供更好的检测性能。同时,通过使用决策融合系统的偏移系数,给出了传感器输出的最优接收阈值的获取方法。     

多传感器分布式检测中新的反馈方案及其最优融合

本文提出一种结构简单的分布式检测中的反馈方案。推导出使全局错误概率最小化的最优融合准则，以及全局的虚警概率和漏报率的解析表达式。证明了该方案的性能随反馈步数增加的收敛性。分析表明，检测性能随反馈步数的增加有很好的收敛性和明显的改善。     

分布式网络雷达检测融合处理算法

针对分布式网络雷达的特点,提出将检测融合应用于数据处理系统,给出了检测融合处理算法,并对子网融合的性能进行了仿真。仿真分析表明,将检测融合应用到分布式网络雷达数据处理,对提高系统的探测性能是有效的,尤其是对提高对低空、慢速、小目标的发现概率,有较大的实际意义。     

异步多基地雷达分布式批估计方法研究

在实际应用中,由于初始偏差、采样速率不同等原因,系统量测一般也非同步。多基地雷达数据通常面临异步数据融合问题。为了解决该问题,该文按照批处理的思路,联合一段时间内的多个异步数据对同一目标状态进行估计,并基于最优贝叶斯估计原理,提出了一种新的批估计数据融合准则;然后,依据该准则推导出了一种解析的分布式批估计方法;最后,针对非线性非高斯场景,提出了一套完备的粒子滤波实现方案。仿真结果表明,文中提出的方法相比现有方法具有跟踪精度高,计算量小等优点。     

Decision fusion for Wireless Sensor Networks under Nakagami fading channels

Decision fusion rules for Wireless Sensor Networks (WSNs) under Nakagami fading channels are investigated in this paper. Considering the application limitation of Likelihood Ratio Test fusion rule based on information of Channel Statistics using Series expansion (LRT-CSS), and the detection performance limitation of the Censoring based Mixed Fusion rule (CMF), a new LRT fusion rule based on information of channel statistics has been presented using Laplace approximation (LRT-CSL). Theoretical analysis and simulations show that the proposed fusion rule provides better detection performance than the Censoring based Mixed Fusion (CMF) and LRT-CSS fusion rules. Furthermore, compared with LRT-CSS fusion rule, the proposed fusion rule expands the application range of likelihood ratio test fusion rule.