基于激光成像雷达的主被动光学图像融合技术研究

文章首先对激光成像雷达及光学成像进行了简单概述,继而对激光成像雷达原理及特点展开详细分析,最后分基本流程简介、激光雷达数据降噪、可见光图像降噪、基于激光成像雷达的图像配准4步对基于激光成像雷达的主被动光学图像融合展开了详细论述。     

主动雷达/红外成像复合导引头技术浅谈

介绍了主动雷达/红外成像复合导引头的特点,分析了复合导引头的主要复合方式,对主动雷达,红外成像复合导引头的关键技术进行了初步的探讨.     

被动雷达的数据处理技术

被动雷达系统由于自身的特点优势，受到武器工作者的重视。作者结合工作实践，简要介绍了被动雷达系统的数据融合处理、雷达的分类识别方法。最后作者给出了被动定位的仿真结果。     

主动雷达/红外成像复合制导关键技术

单一体制的反舰导弹制导方式已不能适应现代海战的作战需求,因此发展多模复合制导技术,提高反舰导弹的目标识别能力、抗干扰能力和突防能力就成为反舰导弹导引头技术研发的重点。针对主动雷达/红外成像的复合制导方式,探讨了分口径技术与共口径技术两种不同复合方式的特点,指出同轴共口径是主动雷达和红外成像传感器布局的理想方式和发展方向。采用时空配准、融合检测、数据关联、融合识别与跟踪等复合信息处理技术,可实现复杂环境下对目标的有效地捕获与跟踪。     

长波红外主被动复合成像中目标检测仿真研究

给出了Jeffrey H. Shapiro等人的目标检测算法,以及在该算法基础上推导出的七个目标检测公式。自行编程设计和实现了仿真实验。在理想情况下,通过仿真对检测性能进行了对比,从仿真结果可知, ?孜的取值在5 dB附近或者大于5 dB时,在激光雷达的工作范围内（CNR≈10~30 dB）,综合利用主被动两种信息进行目标检测的性能要优于仅利用其中任何一种信息进行目标检测的性能,综合利用主被动三种信息进行目标检测的性能要优于仅利用其中任何一种信息以及两两信息组合进行目标检测的性能。强度像、距离像与被动红外融合时的检测性能最高,从而验证了长波红外主被动复合成像的优越性。同时,讨论了理想情况下子帧大小对目标检测公式性能的影响,对非理想情况进行了初步探讨。     

红外成像/毫米波雷达复合导引头信息融合研究

分析了红外成像/毫米波复合导引头的技术特点和工作状态,介绍一种红外成像传感器目标偏差角计算方法,针对红外成像/毫米波雷达复合导引头中平面毫米波雷达无法提供目标俯仰角信息这一特点,提出一种利用弹载测高仪提供的飞行高度推算出平面雷达俯仰角,并利用最优加权平均法对红外和雷达提供的信息进行融合,取得了较好的融合效果。     

激光雷达与被动红外复合成像光学系统

凝视焦平面成像已成为被动红外成像的主要研究和应用方向，而激光成像雷达又是比被动红外具有更高分辨率、且能成三维像的更前沿的成像技术，两种体制复合将有利于目标的跟踪、识别和定位．为此，世界上许多国家都在研究这一双模复合体制．在激光雷达和被动红外复合中，光学天线的选择和设计是一项关键技术．     

雷达/红外成像复合制导信息融合技术

主动雷达/红外成像复合是当今复合制导技术的重要发展方向之一,而信息融合技术又是复合制导中的关键技术之一,对雷达/红外成像信息融合技术的研究具有较高的理论价值和工程意义.从雷达/红外成像复合制导的工程应用出发,全面分析了基于分布式结构的雷达/红外成像复合处理系统中的信息融合技术,包括跟踪滤波算法、数据预处理算法(时空对准算法和测量数据的野值剔除算法)、数据关联算法与数据融合算法,重点研究了一种基于测量噪声相关情况下的加权航迹融合算法,对该算法进行了理论推导和数字仿真,仿真结果表明:该算法融合精度高、实时性好、可以满足雷达/红外成像复合制导中信息融合技术的要求.     

双色红外成像传感器时空信息融合的空间点目标识别方法

针对干扰条件下的空间点目标识别问题,提出了一种基于双色红外成像传感器时-空信息融合的空间点目标识别方法,并采用Ｄ-Ｓ证据合成理论对来自两个红外成像传感器的实际图像目标信息进行了仿真计算。结果表明该方法对强干扰条件下的红外点目标具有理想的识别效率。     

一种新的基于权重系数的证据理论合成方法

D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一。但在证据高度冲突时,因其归一化过程会产生有悖常理的无效结果,因此不同证据源的冲突处理成为数据融合的主要问题之一。基于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数,提高了证据合成的可靠性和合理性,得到更为理想的合成结果。     

面向态势评估的一种有效的证据理论合成公式

战场态势评估是指挥决策的基础,如何进行合理的态势评估是C4ISR数据融合系统中的一个重要环节.针对态势评估中的证据在合成过程中的重要程度不同,通过引入证据权重值,提出了一种新的D-S证据理论合成方法.实验表明该方法可提高态势评估中证据合成的合理性与可靠性,能得到更理想的合成结果,更符合实际情形.     

基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类

首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成规则即基于冲突系数K和Pignistic概率距离相结合的冲突度量方法,对冲突证据采用按比例分配冲突度的合成规则进行合成。未融合时,三类目标的变体分类准确率最高为93.553%,融合后三类目标变体分类识别率为95.092%,提升幅度约是理想状态的37%。     

D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用

提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ,并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ,判断出冗余传感器 ,得到传感器的最简组合 ,从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ,改进分类的效果。因此 ,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别 ,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法 ,且提高了识别的速度和效果     

D-S证据理论在雷达体制识别中的应用

本文在详细阐述了Dempster-Shafer证据理论的基础上,介绍了基于D-S证据理论的雷达体制识别的信息融合算法。识别实例和对比实验表明,这种信息融合识别方法是非常有效的。     

一种新的基于证据理论的合成公式

由于D-S证据合成公式所存在的不足,使证据理论的应用受到了一定的限制.Yager对此作了改进,但改进后合成公式又存在着新的问题.鉴于此,本文在引入证据可信度概念的基础上,提出了一个新的证据合成公式.新的合成公式弥补了D-S证据理论和Yager合成公式所存在的不足,使冲突证据合成的结果更为理想.     

一种改进的证据合成公式

本文讨论了Dempster公式、Yager公式和其他几种证据合成公式存在的不足,提出了一种改进的证据合成公式.该公式可合成多路冲突性和不冲突性证据,冲突性证据按加权平均合成,不冲突性证据按按与运算合成并反映了相互间交叉融合程度.实验表明该公式能合成多种包括高度冲突的证据,具有很好的实用性.     

基于K-L距离的改进D-S证据合成方法

提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法.通过改进的K-L距离得到证据间间距,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果.最后通过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况.     

脉冲相干激光雷达对运动目标成像模拟

针对运动目标，在考虑激光雷达方程、信噪比和自动增益、成像指标、噪声、图像处理等模块的基础上，对脉冲相干成像激光雷达进行了运动目标的成像模拟。     

激光主动探测空间目标的成像仿真

成像仿真可为地基激光主动成像探测系统的优化设计提供参考,为图像处理和空间目标识别算法开发奠定数据基础.介绍了国外成像仿真系统的功能和应用情况,在具体分析激光主动探测空间目标成像仿真原理的基础上,按照目标三维建模、目标散射特性分析、成像仿真及场景可视化四个方面,提出了自己的激光主动探测空间目标的成像仿真思路和方法.