基于信息融合的多传感器侦察技术

本文介绍了多传感器侦察系统中信息融合技术的特点、层次、结构模型以及实现方法,提出了未来多传感器侦察系统信息融合技术应着力解决的问题。     

多舰协同侦察的辐射源目标测向定位研究

以海面舰艇编队为背景,研究多平台舰载雷达侦察设备在协同侦察情况下对空中目标测向定位与跟踪问题.首先应用灰色关联对来自于同一雷达辐射源的信号进行相关处理,并对相关于同一雷达的辐射源信号到达角,应用灰色缓冲算法对其进行缓冲弱化,来提高各舰载雷达侦察设备对信号的测向精度;然后应用测向定位原理对相关的辐射源信号进行两两定位,并对来自于同一目标的雷达辐射源的定位点应用聚类分析思想对其进行聚类;最后,对相聚于每一类的定位点应用数据融合技术来获得目标的较为精确的定位解.     

基于多源信息融合的雷达装备故障诊断决策研究

针对现代雷达故障特征参数较多,一般诊断方法难以解决的问题,文章在分析雷达检测诊断中诊断信息、诊断知识、推理过程不确定性的基础上,结合信息获取、信息融合、故障诊断及趋势预测几个方面建立了基于多元信息融合的雷达故障诊断决策模型,研究了信息融合中不同信息的归一化方法;该方法充分利用信息之间的冗余性和互补性.使故障诊断决策结果更加科学和准确;实例分析证明了所提模型及方法在提高故障检测率、减小Bayes风险、改善故障诊断性能方面具有明显的作用.     

基于多传感器信息融合的侦察机器燃路径跟踪行为研究

侦察机器人自主路径跟踪是执行侦察任务时需要的一个基本行为．首先，用简化的模糊推理方法实现了路径跟踪、障碍避让和车体平衡三个基本智能行为模块，然后通过基于行为优先级的行为协调机制将这些基本行为组合起来，实现了具有多个传感器信息输入和具有自主障碍避让和车体平衡控制能力的自主路径跟踪组合行为．算法具有模块化和分布智能的特点，实时性好，降低了算法实现的复杂性．仿真和实验结果证明了算法的有效性．     

基于知识协同的煤炭企业生产信息融合方法研究

作为企业生产指挥层进行辅助决策的依据，有价值信息集成的关键在于信息融合链群上相关节点随目标变化而动态地组织生成模式，以及组织好建立在该链群网络之上的这些节点的工作协同流程。知识点是企业生产信息协同集成网络系统的基本节点，在生产信息网络组建时可以按照自己的协同需求调用合适的知识点作为节点单元以构成生产信息工作流链，也可以按照产品市场的变更需求对个别节点进行调节。知识节点是信息融合的协同处理单元。层面智能元（信息的可视、触摸、嗅、听闻、受力等层）是组成知识节点的基本单位，构成知识节点的内涵，经过信息融合（加工）形成知识节点的外延，节点间通过外延的握手融合构成信息协同融合链群。     

基于计算机软件技术的AIS与导航雷达信息融合机制研究

海洋经济的发展推动了现代海洋渔业、运输业的发展,随着海上航线的日益繁忙,海上航行安全问题则日益凸显,而单一的航行数据不仅可靠性相对偏低,且需要进行二次处理和系统对比验证,以至于无法满足现阶段船舶航行安全的需要。本文以计算机软件技术为支撑的信息融合机制为研究内容,提出AIS、导航雷达数据融合方案,从而为船舶航行安全提供系统化保障。     

基于模糊推理多传感信息融合的多目标跟踪

将模糊推理系统与多传感器顺序结构算法相结合，实现密集杂波环境中多目标的精确跟踪，采用模糊推理求解关联概率，并与雷达／红外跟踪系统相结合，在密集杂波环境中实现了对多目标的精确跟踪，仿真实验结果表明了所提出方法的有效性。     

雷达与ESM信息融合处理系统软件设计与实现

介绍了雷达与ESM信息融合处理系统软件的设计思路;并针对软件实现中用到的关键算法进行了具体阐述;最后给出了软件实现后的仿真效果图.仿真表明该处理软件实现了雷达与ESM信息的自动融合处理,运行可靠、实时性好,具有一定的扩展性.     

基于多传感器信息融合的侦察机器人模糊路径跟踪行为研究

侦察机器人自主路径跟踪是执行侦察任务时需要的一个基本行为.首先,用简化的模糊推理方法实现了路径跟踪、障碍避让和车体平衡三个基本智能行为模块,然后通过基于行为优先级的行为协调机制将这些基本行为组合起来,实现了具有多个传感器信息输入和具有自主障碍避让和车体平衡控制能力的自主路径跟踪组合行为.算法具有模块化和分布智能的特点,实时性好,降低了算法实现的复杂性.仿真和实验结果证明了算法的有效性.     

多传感器雷达侦察信号分选新方法研究

由于许多盲源分离方法局限于平稳、非高斯且相互独立的源信号,而实际的雷达信号并不满足这些条件。文章针对现有新体制雷达所发射信号的非平稳性,采用平滑伪Wigner-Ville分布并结合联合对角化的方法,对所侦察到的非平稳雷达信号进行盲分离。从仿真结果可知,分离信号与源信号相关系数的绝对值均在0.99以上,并且误差均在允许的范围之内,这充分说明本文所用的方法在一定条件下完全能够对非平稳雷达侦察信号进行盲分离,为后续侦察信号的分选、识别提供了依据。     

一种基于多分类器融合的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度.     

一种融合多极化特征的雷达目标识别方法

针对高分辨率一维距离像(HRRP)多极化特征信息融合目标识别带来的数据量剧增问题,提出一种基于低维平移不变特征向量和多分类器动态组合的识别方法。该方法首先提取单极化HRRP序列的3种一维特征组成平移不变的特征向量,然后通过动态组合的方法生成总分类器组合进行分类,最后采用加权投票算法融合4种单极化HRRP的分类结果。实验结果显示,该方法在缩减数据规模的同时,有效利用极化信息,得到了较高的分类正确率。     

基于多语义融合的反讽识别

反讽是一种复杂的语言现象,被广泛应用于社交媒体中.如何让计算机具有识别反讽的能力,成为了自然语言处理研究领域的热门研究内容之一.该文针对反讽识别中缺乏上下文语境信息和修辞表达信息的问题,提出了基于多语义融合的反讽识别方法.该方法采用ELMo从大规模反讽文本中训练得到领域词嵌入表示,并融合基于词性和基于风格信息的语义表示...     

融合全局与局部特征的子空间人脸识别算法

文章的工作基于子空间分析框架,从特征融合的角度模拟人类视觉系统的自适应识别功能进行人脸识别．首先,利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）提取人脸全局特征,在一个低维的“人脸子空间”中依照最近邻法则匹配测试样本;然后,针对人脸局部特征,提出了一种根据各局部子块（如眉、眼、鼻、嘴）的特征偏离程度进行自动加权的算法;最后,基于模糊综合的原理对全局与局部特征进行数据融合,给出最终识别结果．实验表明,该算法能很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能．     

基于时空信息融合的人体行为识别研究

在视频理解任务中,人体行为识别是一个重要的研究内容,但视频序列中存在时空信息融合困难、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于时空信息融合的双流时空残差卷积网络模型。将视频分段采样提取RGB图像和光流图像,并将其输入到双流时空残差网络,通过设计的时空残差模块提取视频的深度时空特征,将每个视频片段的类别结果加权融合得到行为类别。提出的双流时空残差模块引入了少量的三维卷积和混合注意力机制,能够同时获取不同尺度的时空信息并且抑制无效信息,可以有效平衡时空信息的捕捉和计算量问题,并且提升了精度。实验基于TSN网络模型,在UCF101数据集上进行验证,实验结果表明提出的模型比原TSN网络模型的精准度提高了0.9个百分点,有效地提高了网络的时空信息捕获效率。     

基于信息融合的雷达发射设备故障快速诊断研究

利用单一信息对雷达发射设备进行故障检测和诊断时，可靠性和准确性低。针对雷达发射设备器件温度反映发射机工作性能明显的特点，提出了基于电传感器和温度传感器等多传感器信息融合的快速故障诊断方法。给出了故障诊断中信息融合的模型和算法，讨论了多传感器信息融合的雷达发射设备故障快速诊断系统的组成和简单工作原理。在提高复杂电子装备故障诊断可靠性和准确性上提供了一条有效途径。     

基于信息融合的车牌识别

模式识别是计算机技术中的一个重要组成部分,在信息获取与辨认中发挥着重要作用。在本次研究中,重点分析了基于信息融合的车牌识别的相关内容,先分析了信息融合的基本原理,再结合车牌识别,阐述了信息融合下车牌识别的基本算法与应用路径,希望能对相关人员工作有所帮助。     

基于信息融合的面部表情识别

文章提出用支持向量机融合四种基于不同特征表示的面部表情识别方法进行面部表情识别,即几何表示、PCA人脸表示、ICA人脸表示和FLD人脸表示。在用FLD和ICA提取表情特征前先进行PCA,把训练样本的人脸图像向量投影到一个较低维的空间,以达到降维和去除相关性的目的。然后对每一种表情特征表示都用最小距离分类器进行初步分类,最后用支持向量机融合这些分类结果来进行面部表情的最终识别,实验证明本文提出的方案是有效的。     

多特征和多视角信息融合的步态识别

提出了一种基于多特征和多视角信息融合的步态识别方法。应用背景差分和阴影消除获得人体步态轮廓,对人体轮廓使用伪Zernike矩、小波描述子和Procrustes形状分析法进行了特征提取。通过多特征和多视角步态信息融合,完成了基于人体步态特征的身份识别。该方法在CASIA步态数据库上进行了实验,取得了较高的正确识别率,实验结果表明本文所提出的识别方法具有较高的识别性能。     

基于多特征参数的雷达数据关联及融合

在高密集多回波环境下,针对多雷达系统参照目标位置信息参数进行跟踪时可能出现关联精度较差的问题,加入多普勒频率参数,提高对目标跟踪的精度。针对数据融合过程中各雷达产生的误差不一致问题,提出一种动态分配权值的策略,将带有权值的各雷达数据送往融合中心进行融合计算。仿真结果表明,该方法能改进雷达系统的跟踪精度。