C^3I中的多传感器数据融合技术

首先对多传感器数据融合技术进行了综述，再以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

基于Origin的国防工程识别信息融合模型

采用DELPHI法，以专家对识别信息的融合值为基础，运用Origin技术进行数据与曲线的拟合分析，确立了国防工程识别信息融合的数学计算模型．按照一致性数据的融合方法，对该模型的具体运用进行深化．研究表明，在国防工程识别信息融合的研究领域中，该算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法，且是一个开放的研究体系，容易推广与改进．     

测试系统中的数据融合技术

该文简单介绍了数据融合技术的发展过程,着重阐述了数据融合技术在现代测试系统中的运用以及对现代测试技术所起的作用.数据融合技术是对多传感器所测量的信息(信号)进行协同优化与综合处理,使数采、通信和控制一体化,从而大大提高测量系统的性能和效率,扩展测量系统的功能.     

地空反辐射导弹红外/被动微波复合导引头数据融合技术研究

数据融合技术是多模复合导引头的核心问题和关键技术。针对被动微波／红外复合导引头，通过分析武器系统对融合处理系统的要求，设计了数据融合处理的总体方案；提出了基于预测一观测差和预测一预测差的单导引头干扰判断和多导引头干扰判断方法；最后针对导弹攻击过程中的不同阶段设计了数据融合策略。结合实测数据的实验，验证了干扰判断和融合策略的有效性。     

小波变换在多雷达数据融合中的应用

分析了雷达测量数据的小波变换在虚假点迹、漏失和漏报测量数据处的特点。提出了一种基于小波变换的测量数据融合方法。对多传感器的测量数据进行小波变换，数据融合处理，然后进行数据重构。仿真结果表明，该方法具有运算量小．抗噪能力强和融合效果好的特点，适用于多传感器的数据融合。     

一种新的多传感器数据融合关联算法

在对联合概率算法进行深入研究以及对实际工作经验总结的基础上，提出了一种新的联合概率数据关联算法，与联合概率关联算法相比，新算法大大降低了设计的复杂性和计算机的计算量．在对一组真实数据进行数据关联和数据融合的基础上，对算法的性能和融合的效果进行了分析．     

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.     

系统与系统的对抗——数据融合技术在舰艇作战系统中的应用

多传感器数据融合技术又称为多源综合技术,是目标自动实时识别、自动进行威胁判断和作战指挥系统智能化的基础;介绍了数据融合技术在舰艇作战系统中的应用与发展,认为在数据融合技术中,功能模型和模式算法是亟待研究的重点问题。     

SINS/GPS数据融合中的时间校准方法研究

实际应用中，数据融合只能对同一时间点的数据进行融合。而捷联惯导和GPS的输出数据不在同一时间点上，因此，在数据融合前要先将二者输出数据统一到相同的时间点。在比较不同数据融合方法的基础上，选择分段线性插值法对捷联惯导和GPS的数据进行时间校准，仿真结果表明，该方法的时间校准性能良好，满足系统的需求。     

基于Bayes方法的可靠性试验评估分析

针对复杂武器系统可靠性试验评估的多技术状态、小样本特点，分析了利用加权的方法对多源验前信息进行融合的方法的不足，提出并验证了改进权重分配的加权融合验前信息进行可靠性试验评估的方法，充分利用具有不同可信度的各种试验数据来提高可靠性评估的可信性．     

基于GPS和INS数据融合的复合精确制导技术

针对复合精确制导问题, 提出了一种数据融合算法, 该方法是一种可将GPS和INS融合制导的技术.该技术将GPS和INS相融合, 使两种系统优势互补, 提高制导性能.通过对GPS和INS数据融合的仿真, 证实了该数据融合算法融合效果好, 并可将GPS和INS融合技术应用于复合精确制导.     

传感器融合技术:创造最佳态势感知能力

传感器融合技术起源 传感器融合技术源于数据融合技术.1985年,美国国防部试验室联合理事会(JDL)所属的数据融合研究小组(即后来的数据与信息融合研究小组)首次提出了数据融合模型. 该模型历经数次改进,现作为数据功能分类的一种参考标准,已得到广泛运用,其有效增强了各个层次作战单位的态势感知能力. 传感器融合技术或许也可以称作"情报融合技术"——这也是当初数据融合研究小组对"信息融合"中"信息"一词的扩大化解释——因为该技术能够实现对所有数据的整合分析.在这一过程中,来自多个传感器(影像/雷达/信号情报/运动觉察器等)的定位与识别数据得到融合,生成一个有效的合成"图像",并且能够消除重复轨迹和定位偏差,产生最准确的目标引导信息.其最终成果涵盖了视觉、电子与语言信息,情报评估能力完全达到了"1+1＜2"的效果.     

数据融合在战场目标识别中的应用

采用异类传感器系统之间的集中式数据融合技术可以提高战场目标识别的准确度。首先,简要介绍数据融合技术的基本理论;然后,阐述数据融合在战场目标识别中的任务;最后,应用集中式数据融合技术进行战场目标识别仿真,检验其可行性。结果表明,该设计取得了良好的分类结果,将在军事领域得到更加广阔的应用。     

雷达/红外复合导引头信息融合技术研究

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向,采用雷达/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度。多传感器数据融合技术是双(多)模寻的制导的关键技术之一。对雷达/红外复合导引头数据融合研究现状进行了讨论,包括目标跟踪融合的关联和估计、数据对准、航迹关联、航迹融合、目标识别;并讨论了这些算法的基本原理、相关技术及方法、存在的问题和研究方向。     

三模复合寻的制导研究

介绍了两种三模复合制导系统的数据融合模型，提出了应用贝叶斯推理技术进行数据融合的信号检测方法，分析了这两种复合制导方法的性能。分析表明，这两种复合制导模型的具有较高的检测概率，较好的容错性和环境适应性。因此具有较好的制导性能。     

基于灰色模型的INS／GPS故障实时预测算法

针对灰色理论中的GM预测模型，以及数据融合技术在复杂故障诊断方面的高效率，提出了一种综合灰色系统理论和多传感器数据融合技术的故障预测方法，仿真试验表明该方法可有效预测导弹制导系统传感器的故障。     

目标位置数据融合估计技术

介绍了数据融合在鱼雷近炸引信中的应用,采取时间融合处理方法,将不同时刻的滤波输出数据进行加权平均融合或分层融合处理,明显提高估计精度,减小估计方差.该技术对基于前向探测系统的鱼雷引信炸点预测具有重要意义,对其它参数估计等应用领域亦有参考价值.     

多模复合导引头信息融合关键技术初探

给出了信息融合技术在多模复合导引头中应用的结构框图，叙述了框图中关键技术的功能和作用，其中包括多目标跟踪、数据对准、航迹关联、决策融合、航迹融合，并分析了它们在当前导引头的工程实现中可能采用的算法，介绍了部分算法的公式，最后讨论了多模复合制导信息融合技术的优缺点。     

基于神经网络的双模复合制导数据融合

利用神经网络研究了双模制导体制下数据融合问题．首先对每个传感器测得的数据分别求取PDA估计，再利用神经网络进行数据融合，给出了一种具体的融合算法。最后由计算机仿真证明算法合理。     

基于数据融合技术的航迹处理

基于数据融合技术的航迹处理采用多雷达获取航迹信息,再用卡尔曼滤波算法进行融合.采集数据并提取有关数据项后进行格式转换、数据辨识.再对多源数据进行取舍、验证、修改等处理,生成综合信息.通过建立备选与正式航迹,进行航迹点互连和对多部雷达滤波数据进行线性加权融合处理,得到唯一航迹.