大区域防空下的多源信息融合技术

多源信息融合常用的综合推理方法分为基于贝叶斯规则的概率方法、非参数式方法、神经网络、人工智能方法和不确定性理论5类．多泺信息融合技术在大区域防空中的实现，必须建立1个综合情报侦察系统，通过检测、关联、相关、合并、估价目标识别态势描述、传感器管理、数据库处理等信息融合过程，逐级提高原始信息的抽象程度，得到比原始信息更有价值的情报．     

联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一.本文运用联合卡尔曼滤波的先分散处理,再全局融合的思想,对主动雷达、红外传感器的数据融合问题进行了研究.仿真结果和实验表明,利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果.     

数据融合在雷达目标识别中的应用

数据融合（Data fusin)技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类、多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关环境综合态势的一种数据处理技术。该技术在防空中首要解决的问题是,根据不同传感器信息源的信息,将飞机,导弹等不同空中目标航迹分类,实现对目标的探测、跟踪和识别。文中列出了其应用实例和用于雷达目标识别的各种数据传感器,分析了利用目标特征的统计或确定的、无知识库或有知识库的、用判定或信号融合的等类数据融合方案,讨论了加权平均法、表决规则法、模糊理论法、神经网络法等数据融合方法,并以“自动驾驶仪”为例,论证了专家系统在数据融合中的作用,由此提出了以专家系统和人工神经网络相结合的数据／信息融合是解决雷达目标识别之捷径的结论。     

多传感器信息融合技术在无人平台避障中的应用

为获得可靠准确的环境信息,采用多传感器信息融合技术。介绍无人平台避障系统组成、避障信息处理和避障控制模型及策略,通过对超声波传感器、红外传感器等多种传感器的数据融合,研究多传感器信息融合技术在无人平台自主避障行为中的应用。实验结果表明,该技术可以实现无人平台准确、快速避开障碍物,为无人平台在各种复杂的、动态的、不确定或未知的环境中工作提供了一种技术解决途径。     

多传感器信息融合的模糊神经Petri网络型

将模糊产生式规则应用到多传感器融合系统是得到一种模糊信息融合方法，再用Ｐｅｔｒｉ网对此信息融合系统建模。在此基础上将人工神经网络与Ｐｅｔｒｉ网相结合，提出了一种多传感器信息融合的模糊神经Ｐｅｔｒｉ网模型。     

一种新兴信息处理技术:多传感器集成技术发展综述

概括地介绍了目前国际上一项应用广泛的新兴信息处理技术－多传感器集成技术，比较全面地介绍了该技术目前在国际、国内的研究发展状况，特别着重介绍了该技术的主要基本概念和技术方法，主要有信息融合的层次，信息集成的方法（或计算与控制结构）和信息融合的方法。     

数据融合技术及其应用

数据融合是对多传感器目标信息按时序和准则自动分析和综合处理得出最终结论或决策的技术，包括多传感器和多信息输入、合成规则、表示形式等，分象素／特征／决策三级。随机融合包括经典推理法、卡尔曼滤波法和专家系统法等，用于三级融合各阶段。人工智能融合有模糊集合、神经网络、小波分析等，适用高层次融合，数据融合系统由传感器、处理机及相关硬软件组成，按结构分为并联／串联／混合／网络型，按控制开关分为开／闭环型，按战术应用分为集中／分布式，按融合规模分为单／多平台。     

具有多传感器的引信信息融合技术研究

采用多传感器的引信系统是获取更多的目标信息，提高引信抗干扰性，可靠性，改善引战配合的有效途径之一。多传感器系统在引信中应用时，应该根据工程要求不同采用不同的结构及数据融合方法。     

一类多传感器系统信息分析及其滤波器设计

分析了一类多传感器信息融合系统的信息结构，指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形，设计了几种滤波器的结构，分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合，并尝试提出伪联邦滤波器的概念。文中所讨论的情形及设计的滤波器结构可以推广到一般的同类情形，并应用到相似的多传感器信息融合系统中。     

多传感器信息融合技术最新发展及其研究展望

在分析多传感器信息融合技术发展现状的基础上，对多传感器信息融合技术进一步的研究趋势进行了探讨。     

一致性多传感器数据融合技术在引信信息融合中的应用

运用一致性多传感器数据融合技术思想及多源数据的互补性和容错性来排除由于传感器性能、故障等因素引起引信控制系统在控制过程和解除保险过程中产生误动作,以提高信息的可靠性。     

多传感器信息融合的模糊神经Petri网模型

将模糊产生式规则应用到多传感器融合系统中得到一种模糊信息融合方法，再用Petri网对此信息融合系统建模。在此基础上将人工神经网络与Petri网相结合，提出了一种多传感器信息融合的模糊神经Petri网模型。     

美国本土防空体系建设特点分析

针对目前美军本土防空体系的优势,在对美国现代防空体系建设情况进行简要叙述的基础上,阐述其基本构成,并重点对其特点进行分析,为相关人员认识和把握美国本土防空体系建设特点提供有益参考。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

基于关联离散度的目标类型识别研究

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容．依据灰色系统理论，提出了基于关联离散度的空中目标灰色识别模型．应用实例表明，灰色识别模型可广泛用于低分辨率雷达目标类型识别的研究．     

基于目标视线角速度的航迹融合研究

雷达／红外双模制导过程中，提出了目标距离由雷达提供，目标视线角位置或角速度由雷达和红外融合提供．通过对目标被测误差角变化规律分析，提出了分布式结构中基于目标视线角速度的航迹融合方法，运用极大似然估计法进行了航迹状态估计融合．通过仿真，验证了该方法的有效性。提高了目标跟踪性能．     

多传感器信息融合技术最新发展及其研究展望

在分析多传感器信息融合技术发展现状的基础上，对多传感器信息融合技术进一步的研究趋势进行了探讨。     

层次分析法用于多传感器数据融合中属性权的求取

为了解决多传感器目标分类识别的数据融合中传感器本身可信度的求取问题，本文提出了传感器属性权的概念，并利用层次分析法求解传感器的属性权及其层次分析结构模型。进行了应用探讨，验证了这一方法的有效性。     

基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法

在主、被动雷达双传感器目标跟踪背景下，提出一种自适应数据融合算法。跟踪同一个目标的主、被动雷达观测数据由线性卡尔曼滤波器来处理，与主／被动雷达对应的两个跟踪器的输出数据被发送到一个中央节点，在这个节点中，包含了两个由在线跟踪信息构成的指标变量．将这些指标与设定的阈值进行对比．即通过二者的逻辑判断结果来选择用于得到整体评估的方法，其中对周值的选择决定了融合算法融合精度与计算量的平衡点。仿真结果表明，这种融合算法有很好的融合效果。