两级混合多传感器信息融合中的状态估计

在混合式多传感器信息融合中,一部分传感器通过处理它们的数据产生局部航迹,另一顺则只提供检测报告,这些航迹和检测报告传到融合中心完成航迹融合和组合滤波。本文提出适合于两级混合式多传感器系统的全局最优状态估计解,在这种经 融合中心首先需要融 来自Ｌ个传感器的局部估计,然后基于其它Ｎ－Ｌ个传感器的观测,利用Ｋａｌｍａｎ滤波技术更新已融合的航迹,本文还考虑了各传感器分布拓不同地理位置时的状态估计问题。     

多级式多传感器信息融合中的状态估计

本文多级式传感器监视系统中的状态估计技术,基于背地里传感器Ｋａｌｍａｎ滤波方程,两级集中和分布估计解,本文提出多坐标系中多级式多传感器跟踪系统的三层集中估计方法,在不同笛卡尔坐标系中,本文提出了几种适合于三层多传感器信息融合系统的航迹级融合方法,其中既包括了集－分估计,也包括了分－分估计组合问题,在离散线性假设下,各层估计解都是最优的并且对同一问题的不同表现形式是等价的,另外,文中还给出多级式多传     

基于LMMSE估计的多传感器目标航迹融合

介绍一种基于线性最小均方差（LMMSE）估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统，它具有LMMSE估计器的许多优点。同时，由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响，因此，它比基于独立性假设的方法更精确。     

多传感器侦察数据的融合处理与目标状态估计

对多传感器侦察数据进行融合处理的主要目的是实现目标状态"清晰"的情报描述,本文提出对通信目标的多传感器侦察数据采用同类源相关与异类源联合的融合处理方法,并通过对目标广义"航迹"的估计来描述目标状态乃至态势的变化。     

一类多速率多传感器系统的状态融合估计算法

基于不同传感器以不同采样率对同一目标状态进行观测的多传感器单模型动态系统,该文提出了一种状态融合估计算法。不同传感器之间采样率之比可以是正有理数。该算法不仅具有好的实时性,而且在线性最小方差意义下是最优的。进一步可以证明：融合多个传感器获得的最高采样率下状态的估计值优于单传感器的估计结果,而减少任何一个传感器的信息所获得的估计值的误差协方差都将增大。仿真结果验证了算法的可行性与有效性。     

基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法

自学习最小二乘加权数据融合算法已被广泛地应用于融合多传感器系统中的量测信息.但是,通过深入的理论分析和实验仿真发现,自学习最小二乘加权数据融合算法在进行双传感器数据融合时具有较差的融合精度,同时该算法还具有较差的抗干扰性及稳定性.基于以上研究结果,提出了一种基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法,采用卡尔曼滤波的状态估计特性及相关历史信息,使得状态的估计值能够充分逼近真实值,从而使得算法具有较高的融合精度及抗干扰性.最后,MonteCarlo仿真结果显示,相比于已有算法,提出的算法在融合精度及抗干扰性方面具有明显地提高.     

目标跟踪中多传感器状态估计综述

目标跟踪在军用和民用领域应用广泛,而状态估计是目标跟踪的核心技术之一。本文概述了当前国内外对目标跟踪中状态估计的最新研究,列举了现有的多种状态估计算法,最后指出了目标跟踪中状态估计面临的挑战及其发展方向。     

多传感器系统的分散滤波

本文对分散Ｋａｌｍａｎ滤波和轨迹融合方法的发展概况进行了综述。     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术,在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程,并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能又接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统     

带反馈信息的多传感器分层估计算法

为了改善局部节点和传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多级式多传感器系统中的状态估计技术.在给出有反馈信息情况下传感器级状态估计解的基础上,本文提出多坐标系中有反馈信息的两层集中、分布和混合估计方程.在不同笛卡尔坐标系中,本文提出了几种带反馈信息的三层多传感器系统中的航迹级融合方法,其中包括集-分估计、分-分估计和混-分估计,并以定理的形式证明有、无反馈信息情况下的两类三层状态估计是等价的、最优的.仿真结果表明,在多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善一些局部节点和传感器级的跟踪精度.     

基于目标识别的光电多传感器信息融合技术

针对军事上的目标识别问题，论述了光电多传感器信息融合技术，包括光电多传感器信息融合的概念，原理，算法及应用。指出了光电多传感器信息融 存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势。     

多传感器数据融合中的配准技术

配准是多传感器数据融合中的一个重要环节。文中介绍了图像配准的一般方法，配准技术在数据融合的应用，并着重介绍了基于点特征的红外／可见光图像自动配准算法。     

多传感器数据融合测试台发展浅析

通过对国外一些有代表性的多传感器数据融合测试台的分析，认为数据融合技术最终要在军事领域中得到应用，融合测试台的研制是不可缺少的一环，应不失时机地开展此项工作。     

分布式多传感器数据融合中的双门限航迹相关算法

本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,双门限航迹相关算法的性能明显优于传统方法,其正确相关率比传统方法提高了大约35％.     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术。在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程。并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能已接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统局部节点一般选2至4个为宜。     

杂波中多传感器数据融合改善目标航迹丢失的理论分析

本文从理论上讨论杂波环境中,多传感器数据融合对目标航迹丢失的改善。通过建立融合预测估计误差的转移概率密度函数,分析了目标航迹丢失的机理。在最近邻关联准则下,计算了融合航迹维持和融合航迹起始时的跟踪性能融合航迹平均丢失时间和融合航迹累积丢失概率与杂波密度的关系,并与单传感器的情形作了比较。结果表明,多传感器的航迹融合减小了目标丢失的可能性,提高了跟踪性能。这一结论对进一步理解数据融合的作用具有重要的理论意义。     

目标探测.识别和跟踪的传感器数据融合

多传感器组合系统数据融合技术是当代探测，识别领域的一项新技术，本文在介绍多传感器组合与数据融合技术优点的基础上，介绍了成像激光雷达与前视红外传感器数据融合技术，重点介绍了红外行扫描器和红外成像摄像机的数据融合技术。     

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。     

基于区域融合的分布式CPAR信号检测

本文提出了多传感器检测区域的划分,以及先分区融合再系统融合的方法,并且在不同的检测区域,传感器采用不同的门限。给出了该方法的虚警概率和检测概率表达式,并介绍了它在分布式CFAR检测系统中的应用。结果表明,通过设置不同的门限,可以提高系统的检测概率。