基于属性测度理论的通信对抗与雷达对抗侦察情报机载目标识别融合

提出了通信对抗与雷达对抗侦察情报机载目标识别融合的意义与难点,采用属性测度理论的方法,应用于通信对抗与雷达对抗侦察情报机载目标识别融合中,提出了对机载目标进行属性测度分析的方法和步骤,为机载目标识别提供了可靠的理论基础。在此基础上,对两类传感器的模拟数据进行了属性测度分析和识别融合,从而证明了属性测度理论的方法在通信对抗与雷达对抗侦察情报机载目标识别融合中的可行性和有效性,为通信对抗与雷达对抗侦察情报的融合做出了有利的探索。     

信息化雷达显控终端的设计与实现

现役雷达显控终端多采用以硬件为主的封闭式实现方法,很难通过简单改进将目标检测/跟踪与目标识别等研究成果嵌入到雷达系统中.文中提出的信息化雷达显控终端概念,以通用微机作为开放式处理平台,在数字雷达显控终端的基础上增加了目标识别信息处理功能,可以对目标回波进行深层加工,对目标属性进行层次化分类.信息化雷达显控终端将回波录取、目标检测/跟踪、分类识别和多样化的信息显示集成在一起,融合跟踪和识别结果,提供目标航迹、属性、敌我身份以及编队等信息,能够大幅度提高雷达系统的战场信息感知能力,代表了未来雷达显控终端的发展方向.     

简评基于图像融合的目标识别和跟踪算法

传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的.随着多传感器图像融合技术的深入发展,其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛.评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法,包括融合预处理、融合识别和融合跟踪,说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性.     

基于多特征参量模糊数据融合的辐射源识别

针对多特征的辐射源识别,采用对辐射源信号特征参数的模糊化表征,建立了多特征、多目标的模糊评价矩阵以及模糊属性综合评判函数,提出了多属性判决函数的融合判决方法进行二次评判的综合识别,从而提高目标识别的准确率和可靠性。仿真结果证实了本文提出方法的有效性。     

分布式多传感器的模糊决策融合

分布式多传感器数据融合属于决策层融合。针对分布式多传感器融合的目标识别应 用,本文提出了一种新的融合传感器模糊属性的模糊决策函数,它通过自适应方法调整模糊决策函数中的参数以适应不同的融合应用。文章利用计算机仿真实验对此决策函数融合的目标识别结果进行了分折,表明这种方法使融合系统可以适应不同的融合要求,具有较好的目标识别效果。     

雷达红外复合目标识别技术研究

雷达与红外传感器所获取的信息能实现互补,可以改善对目标识别跟踪的效果。提出了雷达与红外成像双模目标识别的方法,利用两种独立传感器的信息互补性来构造联合特征向量,通过有序加权平均算子信息融合系统进行目标识别。仿真实验表明,采用这种方法能提高融合结果的稳定性、可靠性。     

基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪研究

为提高运动轨迹跟踪精度,设计了基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪方法,首先将射频识别阅读器与激光传感器采集数据进行速度估算处理,并利用加权因子对激光传感器估算速度进行平滑处理,然后通过相似度对比方法匹配激光传感器与射频识别阅读器获取的运动目标速度,采用粒子滤波算法融合激光传感器与射频传感器获取的运动目标速度,通过粒子滤波的预测、更新与重采样三个阶段实现准确的运动目标轨迹跟踪,最后实验结果表明,该方法对目标的运动轨迹跟踪精确度高达99%。     

目标航迹融合质量度量方法研究

航迹融合可以提高目标跟踪过程中目标状态、运动参数等估计的精度,因此航迹融合技术可以有效地提升多传感器预警系统的跟踪能力而在目标跟踪领域有了广泛的应用.为了对航迹融合质量进行评估,本文提出了一种基于层次分析法(AHP)的目标航迹融合评价方法,该航迹融合质量评价方法是由航迹完整性、航迹纯净性和航迹跟踪精度等几部分组成.融合质量度量为多传感器目标跟踪航迹质量评估提供一种高效、准确的评估方法.     

基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法

目前对人群跟踪方法主要是建立跟踪模型,实现人群群体检查和跟踪,但是无法实现人群中多行人的识别和个体跟踪,造成人群跟踪与多目标识别存在效率低下和不准确。本文提出基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法,通过对人群多目标的可见特征提取人群的行人轨迹和外观特征,实现人群多目标识别的跟踪。实验结果表明,该方法提高了人群多目标的识别效率,具有一定的实用性。     

一种固定关联目标的融合实现方法

文章提出了一种固定关联目标的融合实现方法,分别采用Yager组合规则对目标属性类别进行融合和基于目标正面纵深的协方差凸组合算法对目标位置进行融合,最后得到融合目标的属性、类别和位置。该方法提高了融合的精度,获取了更准确可靠的目标信息。     

多源置信综合的雷达与ESM协同跟踪方法

跟踪空间邻近目标时，仅依靠运动学信息不足以实现可靠的数据关联，而基于动目标指示器（Moving Target Indicator，MTI）雷达和电子支援措施（Electronic Support Measurement，ESM）的多源异类传感器数据融合可以通过提升数据关联性能达到改善跟踪性能的目的。通过构建基于五种成比例再分配规则（Five Proportional Conflict Redistribution Rules，PCR5）置信度量的数据关联策略，将目标运动学信息和属性信息结合做多特征推理，解决异类传感器数据的不确定性和不一致性；利用Dempster-Shafer（DS）证据理论方法进行属性融合更新，完成属性信息在时间序列上的相干积累，实现空间邻近目标的可靠跟踪。该方法从数据关联和状态估计两方面联合进行改进，通过引入属性信息提升数据关联的正确性，从而提升跟踪性能，实现多源异类信息下的协同跟踪。仿真表明，相比于仅雷达跟踪、雷达和ESM序惯跟踪等方案，该方法可有效提升跟踪精度和关联性能。     

基于逻辑推理的地面目标融合算法研究

研究了基于地面传感器的地面运动目标数据融合问题。依据地面运动目标的类型和传感器上报的数据,应用Dempster-Shafer证据理论对地面运动目标进行身份识别。分析了地面运动目标跟踪的典型场景,采用逻辑推理方法进行目标跟踪。针对目标轨迹为折线的情况,选择最小二乘法进行目标的轨迹平滑。实际运行结果表明,地面运动目标数据融合算法是有效的。     

基于地面传感器的数据融合技术应用研究

研究了多传感器优化布设,提出了几种典型拓扑结构。比较了Bayes方法和Dempster-Shafer证据理论,采用证据理论对目标进行身份识别。研究了地面运动目标融合算法、模型,能够对各种传感器的报警数据进行处理,得到目标的属性信息和运动轨迹。进行了低空飞行目标航迹融合研究,对传感器上报的低空目标方位角数据进行综合处理,得到目标航迹信息。实际运行结果表明,这些算法是有效的。     

一种结合证据可靠性和D-S理论的综合识别方法

为了满足复杂战场环境的目标身份识别需求,需要将多种传感器的识别信息进行融合,实现有效的身份判断。该文从传感器的基本信度评价和稳定性2个方面对识别证据进行可靠性评估,反映传感器工作机制、目标分布和配准关联为识别证据引入的不确定性;结合证据的可靠性与冲突情况,动态选择D-S证据的融合结构,降低冲突证据对融合结果的不利影响,并进行历史识别证据溯源,有效整合时间上离散的多个证据,排除不独立证据造成的误识别。最后通过仿真验证了方法的有效性。     

主动雷达/红外成像复合制导关键技术

单一体制的反舰导弹制导方式已不能适应现代海战的作战需求,因此发展多模复合制导技术,提高反舰导弹的目标识别能力、抗干扰能力和突防能力就成为反舰导弹导引头技术研发的重点。针对主动雷达/红外成像的复合制导方式,探讨了分口径技术与共口径技术两种不同复合方式的特点,指出同轴共口径是主动雷达和红外成像传感器布局的理想方式和发展方向。采用时空配准、融合检测、数据关联、融合识别与跟踪等复合信息处理技术,可实现复杂环境下对目标的有效地捕获与跟踪。     

多目标跟踪中特征融合算子的选择技术研究

在基于信息融合的视频多目标跟踪过程中,特征融合算子的选择是关键.传统的基于特征融合的视频目标跟踪是将两个或两个以上特征作为测量特征通过某一融合机制进行融合权重.在一个高度非线性和难以建立模型的情形下,多目标之间的遮挡现象影响视频特性测量.为了解决该问题,提出了一种动态的选择融合算子的方法,以得到最好的跟踪性能.实验结果表明,动态地选择融合操作,可以提高互相遮挡的多目标跟踪性能.     

An efficient real-time target tracking algorithm using adaptive feature fusion

Visual-based target tracking is easily influenced by multiple factors, such as background clutter, targets’ fast-moving, illumination variation, object shape change, occlusion, etc. These factors influence the tracking accuracy of a target tracking task. To address this issue, an efficient real-time target tracking method based on a low-dimension adaptive feature fusion is proposed to allow us the simultaneous implementation of the high-accuracy and real-time target tracking. First, the adaptive fusion of a histogram of oriented gradient (HOG) feature and color feature is utilized to improve the tracking accuracy. Second, a convolution dimension reduction method applies to the fusion between the HOG feature and color feature to reduce the over-fitting caused by their high-dimension fusions. Third, an average correlation energy estimation method is used to extract the relative confidence adaptive coefficients to ensure tracking accuracy. We experimentally confirm the proposed method on an OTB100 data set. Compared with nine popular target tracking algorithms, the proposed algorithm gains the highest tracking accuracy and success tracking rate. Compared with the traditional Sum of Template and Pixel-wise LEarners (STAPLE) algorithm, the proposed algorithm can obtain a higher success rate and accuracy, improving by 2.3% and 1.9%, respectively. The experimental results also demonstrate that the proposed algorithm can reach the real-time target tracking with 50+fps. The proposed method paves a more promising way for real-time target tracking tasks under a complex environment, such as appearance deformation, illumination change, motion blur, background, similarity, scale change, and occlusion.     

基于属性测度的综合识别系统误差传递分析

战场情况的愈趋复杂,增加了识别过程的不确定因素,降低了识别结果的稳定性。基于多传感器信息融合的综合识别方法在一定程度上降低了识别过程中的不确定性,但由于传感器自身性能的限制,获取的目标信息具有一定的偏差,进而无法获取精确的识别结果。本文在属性测度理论以及对综合识别系统中误差来源分析的基础上,建立了综合识别过程中的误差传递模型,从定量的角度刻画了传感器误差对识别结果影响的大小。实例分析展示了目标识别方法在综合识别中的应用以及综合识别中误差从特征层到决策层的传递过程,结果证明了该误差传递模型的有效性。本文的研究对综合识别中的传感器误差控制和传感器选择,乃至对整个综合识别系统的优化都具有重要的指导意义。      

一种解决遮挡问题的跟踪方法

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法。本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数的差值,提高遮挡判定的有效性,进而提高遮挡时的跟踪性能。通过实验证明,基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法可有效解决遮挡跟踪问题。     

仅有角度测量信息的多传感器融合跟踪算法

仅有角度量测值的多传感器系统对目标的跟踪方法有其困难之处,但它具有较广泛的应用背景。该文以不同载体上的两部传感器为例较系统地分析了这种情况下的关联跟踪和融合滤波方法。对于无干扰信号的情况,提出了传感器的可用性矩阵,并给出了确定该矩阵的方法,建立了相应的融合估计方程;对于密集干扰信号的情况给出了融合跟踪门的建立方法和概率数据关联滤波(PDAF)算法,并对相应算法进行了仿真验证。