分布式雷达目标位置数据融合算法

本文提出了一种使用分布式多部雷达对单个目标进行定位的融合算法,给出了雷达信息系统中目标异步航迹数据的时间校正和坐标转换方法,推导了基于最小方差的最优融合算法公式,得出融合估计的方差比任一个单传感器的方差都小,从而提高了目标点迹融合的精确度,为进一步解决雷达信息系统中多传感器、多目标航迹融合打下了基础。     

分布式网络雷达检测融合处理算法

针对分布式网络雷达的特点,提出将检测融合应用于数据处理系统,给出了检测融合处理算法,并对子网融合的性能进行了仿真。仿真分析表明,将检测融合应用到分布式网络雷达数据处理,对提高系统的探测性能是有效的,尤其是对提高对低空、慢速、小目标的发现概率,有较大的实际意义。     

多雷达目标检测数据融合系统的设计

这里给出了一个在未知分布的强杂波环境下能稳定工作的恒虚警率分布式检测系统。所设计的系统是用来保证杂波功率起伏下的恒虚警率和未知噪音，杂波分布环境下的恒虚警率具有稳固性，系统也同样设计成能在不同功率传感器条件下感器功率起伏时成功地实现容错。     

多基地雷达反隐身分布式检测融合算法研究

随着目标隐身技术的发展,单雷达已不能够及时地发现隐身目标.本文首先利用目标的前/侧向散射特性和多传感器分布式检测两个方面的优势建立了两种布站方式的多基地雷达系统,继而提出了基于聂曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则下的局部决策积累融合算法,给出了系统检测概率和虚警概率的表达式,提出了基于遗传算法(Genetic Arithmetic)的最佳门限计算方法,最后对该系统的检测性能进行了仿真,仿真结果说明了系统反隐身的有效性和融合算法的优越性,本文结论对系统的工程实现具有一定的参考价值.     

检测数据融合算法分析

雷达组网反隐身目标探测技术是现代军事领域比较关注的一个问题。其中的多传感器数据融合技术又是一热点问题，因而有必要从概念和应用上对其进行了解并为检测数据融合算当法的研究提供一个可参照的框架。     

分布式雷达组网模型研究

雷达组网是扩大雷达探测范围、提高雷达“四抗”能力的重要途径。本文采用基于Agent的分布式处理技术，提出了一种高可靠性、高性能的分布式雷达组网模型。在模型中支持多个物理地址分布的融合中心彼此协同计算，大大增强了模型的可靠性；还加强了雷达站和融合中心之间的协作减小融合的不确定性。这个模型能够有效地支持雷达数据融合系统的开发，同时它带来的对原有模型的改进也对融合算法的研究产生很大影响。     

分布式MIMO雷达信号级量化融合检测方法研究

针对分布式多输入多输出雷达信号级融合检测的通信带宽过大的问题,提出了一种信号级量化融合检测算法。文中首先对量化融合检测算法进行了理论推导,给出了量化后融合中心的判决准则;然后,以最大化巴氏距离为目标构建了量化准则,并且给出了求解量化门限的迭代步骤。仿真结果表明:该方法在将通信带宽降低一半的情况下,依然能够获得与信号级融合检测算法相同的检测性能。     

分布式多雷达组网融合算法及软件设计

介绍适用于分布式多雷达组网的航迹相关序贯检测算法＾１和两种数据融合算法：加权平均法和线性组合算法＾２,３,以及采用这些算法的航迹融合中心的软件设计。仿真结果表明,综合这些算法,选择合适的软件设计方案,可实现对局部航迹的有效融合。     

主被动雷达数据融合及跟踪

主、被动雷达同时工作阶段,导引头需要处理的数据包括两个不同数据率且非对准的角度数据,应用主被动数据融合处理的思想和方法进行精确的跟踪将是这一段时间导引头的主要任务。文中提出了一种利用目标先验信息改变权值的“基于最近邻简单方差融合算法”,当主动雷达受干扰时,利用目标运动的先验信息判断干扰出现,然后改变融合权值,使受干扰雷达观测数据所占比重减小,进行干扰抑制和跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地抑制干扰并进行目标跟踪,且具有算法简单、计算量小的特点。     

多雷达数据融合中的数据预处理

多雷达数据融合的数据来自不同的雷达,在融合处理前要作相应的处理,如点迹过滤、点迹合并、野值剔除、空间对准、时间对准等等,本文就这些问题作一些讨论.     

集中式多雷达系统的数据融合

集中式多雷达系统是一种典型的多传感器数据融合系统。一般组成多雷达系统的各部雷达之间是异步工作的，且各部雷达具有不同的数据采样率。本文给出了一种解决异步数据融合问题的方法，并结合计算机仿真的结果分析了这种方法的性能。     

机载有源无源雷达联合探测数据融合研究

针对机载有源无源雷达量测数据不同步、不同维的特点,提出了基于自适应变维非线性量测最优线性无偏滤波(BLUF)有源无源数据融合方法。首先将三维的非线性量测的最优线性无偏滤波推广到六维的情况,然后针对融合中心收到的量测数据的类型采用不同维的最优线性无偏滤波。该融合方法不但有效地解决了机载有源无源雷达数据的不同步、不同维给融合带来的困难,还大大提高了融合的精度。通过仿真证明了自适应变维的有源无源数据融合方法的有效性。     

散度在雷达网目标检测数据融合中的应用

针对雷达组网系统提出一种基于检测数据统计知识条件下，利用散度对目标进行检测判决的方法。并进一步利用雷达固有发现概率和虚警概率对目标进行检测判决的算法进行检验。     

一种雷达网多层并行检测系统性能分析

根据多传感器多层并行检测结构理论,结合传统雷达网系统的检测方式,提出一种更加贴近部队现有装备部署的有源地基区域性雷达网系统检测结构,并对该系统结构的检测性能和可靠性进行了分析。给出了该系统的加权融合算法,通过仿真对该系统结构的检测性能进行了对比分析,结果表明该系统结构继承了多层并行检测结构的特点,同时较之传统雷达网检测结构,检测性能有了较大提高。     

多传感器分布式检测中新的反馈方案及其最优融合

本文提出一种结构简单的分布式检测中的反馈方案。推导出使全局错误概率最小化的最优融合准则，以及全局的虚警概率和漏报率的解析表达式。证明了该方案的性能随反馈步数增加的收敛性。分析表明，检测性能随反馈步数的增加有很好的收敛性和明显的改善。     

数据融合技术在雷达网中的应用

现代战场上各种隐身目标的出现,要求利用多种传感器组网来采集信息并加以融合,才能充分利用隐身目标各个方向以及各个频段不同的反射特性,最大限度地撮信息,满足战场对信息,目标识别和态势分析的扼要。为此需要对各种传感器传来的信息加以融合,融合前首先要区分真假,否则,将错误的信息融合进去,就会得出错误的结论。即使对融合网内同一种性质的传感器例如雷达,也会由于各个雷达所处的环境不同,地物杂波的起伏不同,雷达的