基于多目标多特征信息融合数据关联的无源跟踪方法

在多目标无源跟踪中,传统的数据关联方法只利用那些与目标状态向量计算直接相关的信息(如DOA、TOA信息等).本文提出了一种新的数据关联算法——基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,该算法同时利用了更多的目标特征信息(如频率、PRI等),应用D-S证据理论进行单目标多特征信息融合,在此基础上,再进行多目标综合数据关联.它是一种基于多特征信息的全局最优的算法.计算机仿真表明,基于该算法的无源跟踪性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.     

多源信息融合技术及其应用研究

首先,文章阐述了多源信息融合的概念与模型;其次,探讨了多源信息融合的层次和方法;最后,介绍了多源信息融合技术的应用领域和发展趋势,特别讨论了几个新兴的应用领域。     

基于信息融合的多目标单站无源跟踪新技术研究

跟踪起始与数据关联是多目标无源单站跟踪的关键技术.本文提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法,通过构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测,然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认.同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,首先通过定义多个特征数据关联度,将单个有效观测的多特征信息进行融合,再对多目标进行综合数据关联.计算机仿真表明,该跟踪起始算法能够快速有效地启动航迹,数据关联算法的性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.     

多源信息融合中的位置级融合评述

简要介绍了信息融合理论中的位置级融合的理论及相关算法,并分析了鲁棒融合的必要性、状态与噪声的相关性、研究非标准非线性系统融合算法的重要性及信息融合在工业过程控制系统中的应用。     

一种多源导航信息融合定位方法

针对强电磁对抗环境下,多种无线电导航系统均可能受到干扰,其相应导航传感器无法获取本系统完整的测量信息而进行独立定位,从而导致单一导航设备无法有效定位的问题。 本文提出一种多源导航信息融合定位方法,利用获取的多种导航源的不完整的测量信息,通过对多导航系统的时差、伪距不一致的修正,实现了不同导航系统测量信息在时间和空间上的统一, 然后采用最小二乘方法进行多源伪距联合定位。最后,通过仿真试验,表明该方法提高了多源组合导航设备定位可用性和可靠性。     

多源信息融合软件的设计与实现

针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题,文章在分析传统多源数据融合模型的基础上,研究了多源信息融合软件的架构及相关技术,设计并开发的软件具有较高的实用价值。     

面向实时多源信息融合的分布式系统设计与实现

随着信息技术的快速发展,实时多源信息融合已成为学术界和工业界的研究热点。文中针对传统信息融合系统存在的响应延迟高、可扩展性差等问题,提出了一种面向实时多源信息融合的分布式系统设计方案。该方案集成了高性能数据采集、实时数据传输、分布式数据处理和可视化等关键模块。文中详细阐述了各模块的设计原理和技术实现, 并通过实验对系统性能进行了全面评估。实验结果表明,该系统在低延迟、高吞吐等方面显著优于主流的分布式流处理框架,充分验证了所提方案的有效性,为实时多源信息融合领域提供了新的思路和技术支撑。     

直升机多源信息融合仿真系统设计

针对直升机载多传感器的性能特点和作战过程低截获的要求,设计了一种多源信息融合仿真系统,该系统在融合处理火控雷达、数据链、地理信息系统等数据的基础上,利用融合后的目标信息引导光电系统进行协同探测,实现对目标的快速精确瞄准.首先介绍了仿真系统组成功能和运行流程,然后详细研究了数据生成、数据融合、数据处理与显示等模块的设计思...     

信息融合技术在卫星跟踪系统中的应用

结合当前卫星跟踪系统的发展,对信息融合技术的应用进行了简要分析。     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换,分解成子图像,再进行分块处理,高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数,进行图像融合重建,然后,对图像采用全局法进行信息融合,实验表明,方法切实可行,能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

多传感器自主跟踪中的数据融合方法

为了提高光电跟踪系统的稳定性和自主跟踪能力,对多传感器数据融合算法和数据的有效性估计进行研究,提出一种多传感器自主跟踪算法。首先按照统计学方法,实时估计各传感器数据的误差协方差。然后按照均方误差最小准则,对各路数据进行融合。将最小二乘多项式拟合法和记忆衰减因子应用到误差协方差估计中,提高了融合结果的可信度。最后,提出一种多传感器跟踪数据切换策略,自动选择有效传感器数据中置信度最高、跟踪效果最优的一路数据,从而实现自主稳定跟踪的目的。实验结果表明,使用改进后的数据融合算法比原始方法的最终传感器选择结果正确率提高37.5%左右。在几种典型的传感器数据异常情况下,该数据融合算法和多路数据切换策略能够完成自主跟踪的目的。     

基于软件架构设计的多源信息融合系统

以往对多源信息融合系统的研究大多是基于某种算法,针对某一层级或某一类传感器数据的特征信息进行分析、处理和综合。为优化多源信息融合系统综合处理及集成能力,针对多级多源信息融合处理系统进行领域工程分析,提出了该领域的通用软件架构模型,对软件构件化技术在多级多源信息融合系统中的应用进行了初步探索。     

多源信息数据融合仿真试验系统设计构想

论述了多源信息数据融合仿真试验系统的设计思路、设计内容;阐述了数据融合仿真试验中的三级工作模式。及对应的二级仿真试验系统设计。     

基于多源信息融合的飞机清洗剂优选方法

针对飞机清洗剂的选型问题,以清洗剂的实际使用效果为评价基准,根据飞机服役环境特点,开展典型气候的自然环境试验;进一步地基于多源信息融合的加权平均数据处理技术,提出了飞机清洗剂优选方法。结合典型装备的清洗剂优选需求,在热带海洋环境下开展了两种清洗剂清洗装备涂层的自然环境试验。研究结果表明：清洗剂定期清洗的试验件综合性能明显地优于未清洗的试验件;多源信息融合可有效地降低不确定性因素对测试结果的影响,所提出的方法正确有效,可用于飞机清洗剂的优选。     

多源天基信息融合体系研究

天基信息应用前景广阔,但天基信息多源异构、烟囱林立的问题限制了对于其进一步的应用。从体系结构的角度,介绍了天基信息多源异构解决方案研究成果,并对此分类,得到天地一体化网络体系结构、区域型体系结构、资源服务中心型体系结构。最后分析了不同天基信息融合体系结构间应用方向的区别。     

基于模糊集合的电网运行多源信息融合方法

由于现代电网规模的不断扩大和复杂化,应对这种大规模、高复杂度的信息处理需求,需要一种能够整合和处理多源信息的技术,以提高电网运行的效率和安全性。为此,设计了一种基于模糊集合的电网运行多源信息融合方法。通过电力传感器、压力传感器、湿度传感器等多种传感器实施电网运行多源信息采集,传感器采集方式不可避免地给采集数据带来噪声,通过小波去噪方法对电网运行数据实施降噪处理和提取有效信息;结合模糊集合论中的模糊相似矩阵与D-S证据理论的多源信息融合方法,实现电网运行多源信息融合。实验测试结果表明,随着数据种类的增多,该方法的最大置信度处于增长阶段,多源信息融合最大置信度为0.94,多源信息融合结果可靠,适用于多种数据的信息融合。在加入5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB噪声后,所设计方法的多源信息融合最大置信度降幅很低,多源信息融合鲁棒性良好,且信息熵值较高,说明其融合后信息丰富度更高。     

基于证据理论的多源信息融合模型

随着作战装备多元化以及信息化技术的不断发展,多源信息融合的重要性日益突出,成为提升信息化装备战斗能力的决定性因素.证据理论因其在不确定性表示、量度和组合方面的优势而得到广泛应用,是实现多源信息融合的有效途径.然而在实际作战中,对目标的融合识别是一个过程,现有的融合识别算法大多忽略了应用中的过程性.从实际应用角度出发提出一种基于时域信息积累的多源信息融合模型,理论分析和实验仿真验证了该模型的合理性、正确性和有效性.     

最佳多传感器跟踪融合

针对类似和非类似同步工作的传感器提出一种跟踪融合算法。分析表明，在融合中心和远距离站间通信要求条件下，该算法在最小均方差的意义上是最佳的。     

基于多源语音信息融合的帕金森病辅助检测方法

在病程早期,帕金森病患者由于发声器官的灵活协调能力下降,会出现发音困难、发音不稳定等症状。为分析受试者的言语能力,专家基于上述生理现象设计了包括持续元音、重复音节以及情景对话在内的多类型语料。已有的帕金森病语音检测研究大多基于单类型语料,可评估受试者部分声学器官的协调能力,但无法全面地反映受试者的发声状况,且易受采集环境、个体差异等因素的影响。针对上述问题,本文提出一种用于帕金森病辅助检测的多源语音信息融合模型,旨在充分利用多类型语料获得的多源语音数据,提取丰富全面的病理信息,抵御非病理性因素的影响。所提模型由编码器模块、解码器模块和分类器模块组成。其中,编码器模块通过多个支路分别学习各单源语音数据中的特有信息,并通过一个基于多头注意力机制的多源信息融合分支实现更细粒度的信息交互,学习多源语音数据的共有信息,从而全面提取多源数据所携带的病理信息;解码器模块帮助编码器模块实现信息压缩去冗余;分类器模块根据编码器输出完成帕金森病检测,并辅助编码器模块学习紧凑的病理信息表示。为进一步确保特有信息和共有信息的提取,模型对特有信息和共有信息实施了正交约束。本文在包含340个语音样本的自采数据集上进行了多个对比实验。实验结果显示,所提模型在帕金森病检测的准确率、敏感度和F1分数等各项性能指标上相较于基于单源语音数据的模型分别提高了6%、3%、6%;同时,共有信息与特有信息的有效整合,也使得所提模型相较于其他信息融合模型在准确率指标上提高了2.8%以上。     

基于柔性阈值的孪生网络的多源图像融合跟踪

在跟踪精确打击目标过程中,传统的跟踪模式存在在图像变化剧烈和典型目标受干扰时易出现目标丢失等问题,对此,提出一种基于柔性阈值共享的孪生网络目标融合模式,首先采用典型特征完成对典型目标的跟踪;其次,根据可见光和红外图像目标跟踪结果,对孪生网络共享的阈值进行动态柔性计算,提升目标正确跟踪的比重;最后,采用典型目标跟踪模式完...