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,多传感顺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     

基于多传感器异步数据融合的目标跟踪方法

在具有伪测量次优滤波器的基础上，提出多传感器异步融合的目标跟踪算法。通过蒙特卡罗模拟结果证明了该算法的有效性。     

机载多传感器跟踪航迹数据融合研究

随着机载传感器的增加和性能的提高,使目标探测和跟踪信息更加全面,精度也大大提高,但机载显示和火控需求的参数是唯一的,所以需要对不同传感器探测和跟踪的目标信息进行融合.本文针对机载传感器特点和飞机平台参数需求,对多传感器跟踪生成的目标航迹数据融合进行了研究,并给出了相应算法.     

多传感器目标识别的数据融合

本文针对军事上的目标识别问题，论述了多传感器的属性融合技术，包括属性融合的概念，原理，处理结构，算法及应用举例，指出属性融合中存在的主要问题，难点及可能解决的途径，并预测了未来发展趋势。     

非线性系统中多传感器目标跟踪性能分析

主要研究了非线性系统中二维平面上的目标跟踪问题.在非线性系统中分析了传感器的测量精度和目标到传感器的距离的关系是如何限制两传感器和目标所成的夹解对两部同类型同精度的传感器的的融合跟踪精度的影响的.通过理论证明和仿真得出,在一定的条件下,通过调整两传感器和目标所成的夹角可以大大地提高对目标的跟踪精度.这对多传感器融合目标跟踪具有理论指导意义.     

多传感器数据多级分布式融合

分析了判决融合的ｎ个传感器的串并联结合结构。不像并联融合方案那样仅在接收所有传感器的所有信息时融合数据，这种结构在融合产不需要所有传感器的数据，这种结构的速率和处理数据不需要时延的趋势，因此，它优于并联融合。而且，在消除链路故障可行性的意义上，它优于串联分布式判决融合。     

多传感器远距离空中目标跟踪精度分析

本文主要研究了非线性系统中多传感器的位置对远距离空中目标跟踪精度的影响。通过理论分析和仿真发现,非线性系统中多传感器的合理放置可以大大提高对目标的跟踪精度。     

多传感器数据融合中基于目标识别的DS算法研究

由于多传感器数据中对目标的描述通常存在或多或少的模糊、相驳、遗缺等现象,在多传感器数据融合处理中如何对目标进行有效可靠的识别,是一个备受关注的难题。本文对多传感器数据融合处理中基于ＤＳ算法的目标识别问题进行了较深入的探讨,利用ＤＳ算法对不确定性信息的推理判断机制,为解决上述难题提供了一种有效的方法。     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。     

分布式多传感器目标检测中的数据融合

多传感器目标检测，是近十多年来的一个研究热点。然而运用多传感器实施对目标的检测同时带来了一个新的问题，即如何能由多个传感器所提供的信息实时作了准确的判决？文章证明运用（Ｋ／Ｎ）规则于分布式多传感器目标检测时，存在最佳Ｋ值，使得系统的检测概率高于任一传感器的检测概率，虚警概率低于任一传感器的虚警概率。     

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％.     

Theoretical analysis of improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion

The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism of track loss analytically. With nearest-neighbor association algorithm. The paper we studies the fused tracking performance parameters, such as mean time to lose fused track and the cumulative probability of lost fused track versus the normalized clutter density, for track continuation and track initiation, respectively. A comparison of the results obtained with the case of a single sensor is presented. These results show that the fused tracks of multisensor reduce the possibility of track loss and improve the tracking performance. The analysis is of great importance for further understanding the action of data fusion.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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系统中,一部分传感器通过处理它们的数据产生局部航迹,另一部分传感器则只提供检测报告,这些航迹和检测报告被传送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。在这种结构中,融合中心首先需要融合来自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滤波技术依次更新已融合的航迹。本文还考虑了各传感器分布在不同地理位置时的状态估计问题。     

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。