多雷达数据编排方法研究

数据融合技术是雷达组网系统的核心技术,采用集中式点迹融合方式,融合中心数据量非常大,为了提高数据融合处理效率,保证融合航迹的实时性和正确性,数据编排管理非常重要.文中对多雷达数据编排方法进行了分析研究,提出了4种比较实用的数据编排方法:扇区编排法、时间分区法、位置动态分区法及网格分区法等.仿真结果表明,4种数据编排方法是可行的、可实现的.     

组网雷达的集中式数据融合技术研究

组网雷达能够从不同角度对海空域进行探测,获取多方位的数据,利用数据融合处理能够提高对目标的探测能力.集中式数据处理方法可分为点迹合并式和串行合并式,本文针对串行合并式的坐标显示问题进行了仿真分析.     

基于智能决策支持系统的雷达组网数据融合

提出将智能决策支持系统,即将专家系统的定性分析与决策支持系统的定量分析结合起来,应用于雷达组网数据融合。对该系统的建模进行了宏观的设计,阐述了系统的功能结构和模型结构,为改进雷达组网数据融合提供了一个相对有效的途径。     

基于动态加权的雷达数据融合算法

传统数据融合算法在处理雷达数据时,采用“平均”的思想,融合时不对数据加以区分。文中针对这一缺陷,提出了一种基于动态加权的雷达数据融合算法。新算法首先根据每部雷达的滤波误差动态计算量测数据的融合权值,然后根据融合权值获得融合量测数据,最后对融合数据进行滤波。仿真实验验证,相比传统数据融合算法,新算法能够提高目标的航迹跟踪精度。     

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。     

多雷达数据融合的研究与实践

本文分析了多雷达数据融合的需求、要解决的主要问题、采用的技术。     

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.     

一种雷达组网融合实时处理系统设计与实现

雷达组网对于提高雷达系统目标探测及抗干扰能力具有重要的意义。设计并实现了一种基于ADSPTS201的组网雷达数据融合实时处理系统。主要阐述了双ADSPTS201并行处理系统的结构、算法量的估计与结果分析。系统可满足集中式组网融合和分布式组网融合的实时处理需求。该系统还具有灵活性和可扩展性,可满足组网雷达信号处理的多样性...     

雷达组网中数据融合预处理

雷达组网与单雷达系统相比,具有更高的跟踪精度和抗干扰能力,更广的观测空域、时域和频域的能力。组网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,如时空对准、虚假目标消除等。     

一种体系作战雷达网络的数据融合

在体系作战方式中 ,雷达网络是获取战场情报的一种有效手段。处理浩大繁杂的情报 ,为指挥系统提供各种有用信息 ,是一件十分困难的事情。体系作战的效果 ,在很大程度上取决于对情报处理的有效性。在处理系统中 ,对雷达网络的情报采用数据融合的思路 ,根据其数据特征 ,把几种在数学上不能完全相关地描述的融合技术 ,进行布尔运算 ,用简单的硬件和完善的软件来实现海量情报的有效处理。结合一些研究成果 ,本文提出了一种适合雷达网络数据融合的方案。     

基于改进D-S 证据理论的多雷达自适应数据融合

针对多雷达数据融合时融合结果精度较低问题,提出一种基于改进D-S 证据理论的自适应融合算法。该算法将单传感器多时刻时域融合和多传感器空域融合相结合。首先,利用盒状图对单传感器测量值分类优化,进行单传感器时域融合;再根据文中提出的改进证据冲突程度判据,对高冲突的局部证据进行修正,并选择相应的多传感器空域数据融合算法。仿真分析表明,文中算法具有较好的可行性与有效性,同现有的多雷达数据融合算法相比,文中算法能够有效降低融合过程中产生的系统误差,且融合结果更加可靠、精确。     

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。     

一种新的红外/雷达传感器数据融合算法

在基于角度信息的情况下,提出了一种新的雷达/红外角度数据融合算法,对该算法进行了分析和仿真,仿真结果表明,该算法计算简单,融合效果理想。     

对雷达组网数据融合中几个关键问题的研究

针对雷达组网的实际情况 ,通过对影响雷达网数据融合处理的几个关键问题进行分析 ,给出解决这些问题的方法 ,通过仿真和实际雷达数据的实验 ,取得了好的效果。可应用于实际雷达网的数据融合工作中     

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     

一种基于异步数据融合的传感器管理方法

针对多传感器系统存在观测数据过多,数据融合中心处理负担过重的问题,在引入一种基于传感器观测数据序贯处理的最优异步融合算法的基础上,提出一种基于目标协方差控制的传感器选择算法对异步观测数据进行优化组合,从而实现以最小的计算量达到所要求的目标状态估计精度。最后的仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

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。     

外辐射源雷达与情报雷达的数据融合

通过外辐射源雷达与情报雷达异地配置方式下的组网,利用外辐射源雷达生存能力强、反隐身隐蔽性能好、数据率高、测速精度较高等特征,可进一步提高对目标的定位精度及对隐身目标的探测能力。文中将基于“当前”模型的扩展卡尔曼滤波应用于外辐射源雷达与情报雷达的数据融合,仿真表明利用这两类雷达的互补特性,通过数据融合,滤波后得到的目标的定位精度及速度精度有大幅度提高。