基于红外双波段数据融合点目标检测算法的实现

在红外系统中,采用单波段的目标检测,通常不能很好地满足系统要求,考虑到红外系统的双波段探测特性,提出了一种基于双波段的红外点目标检测算法,并进行优化,采用迭代方式,容易得到次优的融合后的探测概率。实验表明,该融合后的检测概率与单波段探测概率相比有较大幅度的提高,并且即使在一个探测器水平退化的情况下,仍能优于单波段的探测器。系统仿真实验显示采用该融合算法有着相当稳健性和较大的应用价值。     

基于红外双波段图像融合的点目标识别

为解决红外警戒系统中点目标的识别问题,提出了一种新的点目标识别方法。该方法 首先分别对单波段红外图像进行背景预测与抑制,然后对取自适应阈值后的双波段图像根据目标的运动特征进行融合,最后通过图像序列分析给出最终的目标识别结果。仿真实验表明,该方法对背景有很好的抑制效果,可大大减少目标识别中候选目标点的数目,因而有利于点目标的识别。     

双波段红外图像融合板卡的设计

介绍了双波段红外图像融合的加权算法．描述了双波段红外图像融合板卡的电路组成原理．并进行了仿真实验，证明了该设计的合理性。     

飞机点目标的红外双波段目标识别技术

随着战场环境的日益复杂化,不断发展的隐身与诱饵技术对目标识别技术提出了更高的要求。多通道数据融合技术与红外探测技术在不同方面显示出突出优点,成为目前目标识别领域的主要研究方向。本文综合双通道数据融合技术与红外探测技术,设计了红外双波段目标识别过程,并结合飞机点目标的识别过程进行了说明。     

雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术

基于点迹的雷达组网系统，可以充分发挥多雷达信息的优势，提高目标航迹起始概率，改善系统跟踪性能。本文结合工程实践，详细分析了组网雷达数据融合处理中的点迹融合技术，以及点迹关联处理的一般步骤和常用关联滤波方法，最后对点迹融合性能做了定量的分析。     

双波段红外图像融合

由于光电跟踪仪在舰船防御体系中的重要作用,8～12μm波段和3～5μm波段的两个传感器的图像融合非常有意义。本文应用低通率塔式算法的改进算法对双波段红外图像融合,获得了较好的结果。     

基于MHT的多传感器数据融合算法

提出了一种基于多假设跟踪算法(MHT)的分布式多传感器数据融合算法,可进行航迹的更新、删除、保持及初始化等一体化操作,既适用于点迹融合,也适应于航迹融合.这里描述了算法的主要处理流程,指出了分布式多传感器数据融合的MHT实现中面临的技术难题.仿真测试和实装测试结果验证了基于MHT多传感器数据融合算法的可行性和实用性.     

应用数据融合技术进行多目标点迹—航迹相关

文章结合预警机的特点，提出了一种适用于预警机在复杂战场环境下进行多目标相关的方法。文章把目标识别的思路引入相关之中，有机地将数据融合技术与Ｂａｙｅｓ相关方法结合，综合应用了多个传感器提供的各类信息，提出了一种新颖实用的ＤＳ相关方法。     

基于极大似然的非数据辅助型符号同步算法

介绍了一种新的非数据辅助型符号同步恢复算法。他是由最大似然(ML)的方法推导出来的，可适用于前馈型结构中，并能很方便地应用在数字信号处理中。通过对QPSK信号Matlab模拟得出，该算法同现存的其他算法相比，具有较好的精度。     

雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术

基于点迹的雷达组网系统,可以充分发挥多雷达信息的优势.提高目标航迹起始概率.改善系统跟踪性能。本文结合工程实践,详细分析了组网雷达数据融合处理中的点迹融合技术,以及点迹关联处理的一般步骤和常用关联滤波方法.最后对点迹融合性能做了定量的分析。     

无线定位的几种数据融合方法

无线定位是指在蜂窝电话网络中获取用户位置或者是在无线局域网中(WLAN)得到移动终端的位置的技术。随着社会的发展,无线定位技术越来越重要,例如,在美国,FCC在1996年颁布了要求所有移动运营商必须提供给PSAP其用户准确位置信息的条例。本文简要介绍了几种定位方法的原理及数据融合算法。     

毫米波/红外成像系统中的精确极大似然误差估计算法

为精确估计毫米波雷达/红外成像复合系统中传感器的系统误差,提出了一种基于无偏转换测量的精确极大似然(UCM-EML)误差估计算法.根据极坐标系下的测量噪声建立误差估计模型,据此推导似然函数和准则函数,采用高斯-牛顿迭代法进行准则函数的优化.仿真实验结果表明,UCM-EML算法在误差估计精度和收敛速度上都优于精确极大似然估计算法和修正的精确极大似然算法.     

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。     

多元红外双色导引头目标识别技术研究

结合多元红外双色探测系统,对双色目标识别技术进行研究：采用辐射源位置信息确定中短波同源脉冲,并计算双色比,根据目标特性和干扰特性设置双色比门限,利用同源脉冲确定结果和双色比门限进行目标识别。实验结果表明,采用双色目标识别技术提高了目标识别的准确性,提高了导引头的抗干扰能力。     

一种多传感器数据融合系统方案研究

随着科学技术的飞速发展,战场中传感器的种类和数量不断增加,战场的环境也变得越来越恶劣,迫切地需要多传感器的数据融合来为指挥员提供高可信度的数据,供指挥员参考。通过对融合源数据进行分析,提出基于表决法和证据理论的多传感器融合系统方案。对框架的各部分功能模块进行分析,针对性的选择二阶预测、证据理论等算法。在融合模块中,对于不同性质的数据也选用不同的算法。通过仿真验证了系统的有效性。     

基于优化概率神经网络和红外多光谱融合的大气层外空间弹道目标识别

针对大气层外空间弹道目标难识别的问题,该文利用红外多光谱数据融合的思想,提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征,然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化,最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征,具有较强的鲁棒性。另外,该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据,并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明,提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。     

面向多雷达数据融合的并行数据编排框架研究

在多雷达数据融合中,数据编排方式是多雷达组网系统成败的关键因素之一。随着数据融合系统中处理容量的迅速增长,串行数据编排融合框架已经不能满足多雷达组网需求。文中针对大容量数据融合系统提出了一种并行数据编排框架,使用OpenMP 并行技术进行了实现。仿真结果表明,并行数据编排框架相比较于串行处理方式具有较高的加速比,实时性高,满足了大规模多雷达组网的需求,并且具有良好的扩展性。     

传感器数据融合仿真测试平台的设计与实现

介绍一种多传感器数据融合仿真测试平台,构建各种融合算法仿真验证环境,对平台的体系结构、工作原理、功能及评估模型进行了详细说明,提出了平台开发实现的基本思路和方法。该系统不但可用于研究评价不同数据融合模型、算法的性能,还可用于评估数据融合系统的整体性能,具有较强的通用性和实用性。     

红外/毫米波复合制导目标识别技术研究

介绍了多模复合制导的基本原理，技术难点以及国内外研究动态。在此基础上，提出了红外/毫米波复合制导中目标识别处理的一种软硬件实现方案，最后预测了该技术的发展趋势。