基于神经网络的分布式被动传感器信息融合技术

在分布式被动传感器信息融合中,存在多传感器信息关联和单传感器目标估计困难,二者相互 依赖和制约,造成相对于不同传感器的信息难于进行时空对准、虚假目标不能消除。为此,应用一种混合式有序分层信息融合结构,避免多传感器信息的多重组合问题,建立了基于两个传感器的信息关联与目标估计联合优化模型,并采取一种优化神经网络算法,避免关联中的组合计算。仿真计算结果表明,这种信息融合结构、优化模型和模拟神经网络的应用是解决被动信息融合系统中关联和估计问题的一种有效方法,所采用的Hopfield型神经网络易于实现,可以提高信息融合的性能。     

无线传感器网络仿真中的目标定位问题

针对在无线传感器网络仿真平台的设计里,单个可见光传感器无法获得运动目标的距离信息,无法实现运动目标的定位及多传感器的信息融合的问题,提出一种基于多个可见光传感器数据融合的运动目标定位方法。该方法将数字图像处理与数据融合技术相结合,采用运动目标检测与识别技术确定目标个数与种类,运用数据融合技术融合多个传感器的识别结果及节点位置信息,很好地解决了仅利用可见光传感器仿真的情况下,运动目标在监控场景里的定位问题。     

多传感器定位跟踪技术研究

从方向定位的角度阐述了多平台多传感器的无源定位技术,重点介绍了多传感器的相关理论及对应的数据关联及数据融合技术,给出了多平台多传感器信息融合模型,并系统地介绍了目前实现多传感器信息处理的算法,有助于多传感器目标定位的深入研究。     

几种平移不变性图像融合方法的客观评价

随着图像传感器技术的发展, 多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点, 多种图像融合方法相继提出.但是, 对融合效果评价的方法一般只涉及主观视觉评价及单因素评价, 在实际中存在很大的局限性.针对这个问题, 建立了一套对图像融合质量进行定量评价的方法和准则, 应用此方法和准则对基于离散小波框架、基于可操纵方向金字塔变换和基于双树复小波变换三种具有平移不变性的图像融合方法进行了客观定量评价, 综合比较了这三种融合方法的性能差异与优劣.     

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。     

多传感器多目标被动跟踪的“鬼点”形成条件

为探究多传感器多目标被动跟踪场景下“鬼点”的形成机理,采用一种集合分析方法,将各角度测量定义为不同的点集,将目标点定义为点集的交,建立多传感多目标被动跟踪问题的数学建模,基于该模型分析得到三类典型跟踪场景下定位到“鬼点”所需几何条件。理论分析表明,传感器观测基线长度、分布特征以及传感器个数是影响“鬼点”生成概率的重要因素。设置3组仿真实验,进一步验证了上述因素对“鬼点”跟踪概率的实际影响。研究结果表明,在求解被动跟踪问题时,适当减小传感器观测基线长度、提高传感器网络相对目标团的空间布局复杂度以及增加传感器数目均能起到一定的抑制“鬼点”作用。     

基于OWA算子的多传感器属性信息融合

将OWA算子引入到多传感器信息融合领域中来，建立了基于OWA算子的两级式多传感器属性信息融合模型。通过合理调整OWA算子中加权向量的与或程度，适当选择各传感器探测数据的权重，从而有效地调整各传感器之间的融合程度，使整个系统的性能得到进一步提高。文末的目标识别实例表明了该方法的有效性和实用性。     

基于阵列模型的窄带信号盲解卷积方法

在水声技术中,鱼雷对多目标进行被动检测时,需要对多目标源信号进行分离、定位,而雷体传感器阵列接收的信号通常为纯时延卷积混合信号.本文针对这种卷积混合只考虑窄带信号情况,把盲分离与阵列信号处理结合起来,将实数的卷积混合转化为复数的瞬时混合,从而在盲分离阵列模型的基础上,通过复数盲分离的手段完成盲解卷积.解卷积恢复的多目标源信号十分有利于多目标特征识别与定位.文中所构建的正弦信号盲解卷积仿真试验取得了令人满意的结果,表明方法是正确有效的.     

分布式多传感器多元假设检验的最优决策融合算法

研究分布式并行检测融合系统的M元假设检验融合算法.融合系统由融合中心及N部传感器构成.由于融合系统的检测性能由融合规则及各部传感器的判决规则共同决定,因此为了优化系统检测性能,需要联合优化融合规则及各部传感器的判决规则.在各部传感器观测相关的条件下,推导了联合最优化融合规则及传感器判决规则满足的必要条件,并给出了求解最优融合规则及传感器判决规则的数值迭代算法.仿真实验结果表明,采用该融合算法对系统性能进行优化,可获得明显优于单部传感器的检测性能.     

一种基于概率的机载红外对地被动定位方法

测角交叉定位即三角测量法是机载红外设备对地面固定辐射源进行被动定位的常见方法之一,但由于存在测量误差使其在测量定位时精度不高.文中引入概率密度对三角测量法的结果进行分析,确定出最佳定位点,从而可提高测量精度,满足计算要求.