无线传感器网络仿真中的目标定位问题

针对在无线传感器网络仿真平台的设计里,单个可见光传感器无法获得运动目标的距离信息,无法实现运动目标的定位及多传感器的信息融合的问题,提出一种基于多个可见光传感器数据融合的运动目标定位方法。该方法将数字图像处理与数据融合技术相结合,采用运动目标检测与识别技术确定目标个数与种类,运用数据融合技术融合多个传感器的识别结果及节点位置信息,很好地解决了仅利用可见光传感器仿真的情况下,运动目标在监控场景里的定位问题。     

地面无人作战平台环境感知关键技术研究

介绍了国内外地面无人作战平台环境感知技术的发展现状,在分析环境感知的立体视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、平台自主定位技术、多传感器信息集成与数据融合技术、障碍物检测技术等关键技术的基础上,探讨研制地面无人平台环境感知系统的方案设计．     

多传感器信息融合技术在无人平台避障中的应用

为获得可靠准确的环境信息,采用多传感器信息融合技术。介绍无人平台避障系统组成、避障信息处理和避障控制模型及策略,通过对超声波传感器、红外传感器等多种传感器的数据融合,研究多传感器信息融合技术在无人平台自主避障行为中的应用。实验结果表明,该技术可以实现无人平台准确、快速避开障碍物,为无人平台在各种复杂的、动态的、不确定或未知的环境中工作提供了一种技术解决途径。     

核监测多源异构数据融合体系与方法

以核监测网络系统为平台,研究基于多监测手段、多站、多传感器的多源异构数据融合方法,重点介绍了核监测多源异构数据融合的体系、组成和具体的融合算法,为核监测数据处理中心数据融合算法研究及软件研制提供借鉴.     

多传感器数据融合技术研究

多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术,在军事和工业中有着广阔的应用前景.文中论述了多传感器融合的基本工作原理、数据融合结构和功能模型、数据融合方法和应用领域,简单介绍了多传感器数据融合在组网雷达系统中的应用,总结了当前数据融合研究中存在的问题和研究方向.     

多传感器目标数据融合及关键技术

介绍了多传感器数据融合的研究现状和发展趋势, 并介绍了一些先进的目标信息数据关联和目标跟踪技术, 在定位和跟踪巡航导弹方面具有一定的意义. 最后针对存在的难点和问题, 提出了分坐标目标信息处理的方法.     

多谱传感器预警系统的技术探讨

在分析多谱传感器预警系统原理、优点和典型传感器功能、特点及选配原则的基础上,讨论了用于探测低空巡航导弹、武装直升机的多谱传感器预警系统所蕴含的2项关键技术.其一是多谱传感器的组网技术,包括体系网络结构、功能结构、通信结构和通信链路.其二是多谱传感器数据融合技术,包括数据融合层次、数据融合形式、数据融合结构和数据融合方法.     

传感器融合技术:创造最佳态势感知能力

传感器融合技术起源 传感器融合技术源于数据融合技术.1985年,美国国防部试验室联合理事会(JDL)所属的数据融合研究小组(即后来的数据与信息融合研究小组)首次提出了数据融合模型. 该模型历经数次改进,现作为数据功能分类的一种参考标准,已得到广泛运用,其有效增强了各个层次作战单位的态势感知能力. 传感器融合技术或许也可以称作"情报融合技术"——这也是当初数据融合研究小组对"信息融合"中"信息"一词的扩大化解释——因为该技术能够实现对所有数据的整合分析.在这一过程中,来自多个传感器(影像/雷达/信号情报/运动觉察器等)的定位与识别数据得到融合,生成一个有效的合成"图像",并且能够消除重复轨迹和定位偏差,产生最准确的目标引导信息.其最终成果涵盖了视觉、电子与语言信息,情报评估能力完全达到了"1+1＜2"的效果.     

基于多源遥感影像信息的数据融合技术

数据融合是利用计算机对数据进行处理,得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程。详细讨论了基于多源传感器的时间融合与空间融合,探讨了多源时空信息的串行融合与并行融合算法,得出了遥感影像信息数据融合系统的融合层次和融合准则。     

数据融合在雷达目标识别中的应用

数据融合（Data fusin)技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类、多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关环境综合态势的一种数据处理技术。该技术在防空中首要解决的问题是,根据不同传感器信息源的信息,将飞机,导弹等不同空中目标航迹分类,实现对目标的探测、跟踪和识别。文中列出了其应用实例和用于雷达目标识别的各种数据传感器,分析了利用目标特征的统计或确定的、无知识库或有知识库的、用判定或信号融合的等类数据融合方案,讨论了加权平均法、表决规则法、模糊理论法、神经网络法等数据融合方法,并以“自动驾驶仪”为例,论证了专家系统在数据融合中的作用,由此提出了以专家系统和人工神经网络相结合的数据／信息融合是解决雷达目标识别之捷径的结论。     

系统与系统的对抗——数据融合技术在舰艇作战系统中的应用

多传感器数据融合技术又称为多源综合技术,是目标自动实时识别、自动进行威胁判断和作战指挥系统智能化的基础;介绍了数据融合技术在舰艇作战系统中的应用与发展,认为在数据融合技术中,功能模型和模式算法是亟待研究的重点问题。     

多传感器融合技术成为发展主流

阐述了多传感器融合技术的发展现状,介绍了主要传感器融合的应用,并对今后多传感器融合技术的发展进行了展望。     

数据融合技术及其应用

数据融合是对多传感器目标信息按时序和准则自动分析和综合处理得出最终结论或决策的技术，包括多传感器和多信息输入、合成规则、表示形式等，分象素／特征／决策三级。随机融合包括经典推理法、卡尔曼滤波法和专家系统法等，用于三级融合各阶段。人工智能融合有模糊集合、神经网络、小波分析等，适用高层次融合，数据融合系统由传感器、处理机及相关硬软件组成，按结构分为并联／串联／混合／网络型，按控制开关分为开／闭环型，按战术应用分为集中／分布式，按融合规模分为单／多平台。     

核监测数据处理方法

介绍了利用水声、次声进行核监测的数据处理方法及相关问题.总结了核监测数据处理的一般方法和技术,指出了核监测多传感器数据融合方法有待进一步深入研究.     

联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一.本文运用联合卡尔曼滤波的先分散处理,再全局融合的思想,对主动雷达、红外传感器的数据融合问题进行了研究.仿真结果和实验表明,利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果.     

多部无源被动传感器交叉定位优化配置研究

研究了多部被动传感器交叉定位优化配置问题.在两部传感器与目标处于最优交会角时引入第三部传感器,通过数据压缩进行融合定位,并通过不敏变换消除非线性变换引入的误差.在定位模糊椭圆准则下给出了融合定位效果优于两部传感器交叉定位效果时第三部传感器的布局特点.得出的相关结论对多个被动传感器的优化配置及提高目标定位精度具有一定的实际意义.     

虚拟仪器与数据融合在瓦斯监测系统中的应用

井下瓦斯监测系统采用虚拟仪器及数据融合技术处理传感器检测的数据.数据采集卡采集并接收现场检测信息,经A/D转换送入计算机作分析与处理,提取特征.传感器检测的信息,通过自适应加权数据融合及多传感器数据融合,再采用D-S算法对融合后的信息二次融合,得出现场状态的估计并作出判断与决策.     

测试系统中的数据融合技术

该文简单介绍了数据融合技术的发展过程,着重阐述了数据融合技术在现代测试系统中的运用以及对现代测试技术所起的作用.数据融合技术是对多传感器所测量的信息(信号)进行协同优化与综合处理,使数采、通信和控制一体化,从而大大提高测量系统的性能和效率,扩展测量系统的功能.     

基于深度学习的光电系统智能目标识别

智能目标识别技术是光电系统多维立体侦察体系的重要支撑,是实现多角度、全方位目标定位、感知分析的基础。为满足复杂环境下光电系统中基于深度学习的目标识别需求,聚焦数据、算法和计算能力三大挑战,提出一种基于多源信息融合的智能化目标识别方法,对多个传感器融合得到的图像进行学习和训练,从而提高目标识别的能力。基于多维图像融合的目标识别技术,将多波段融合图像数据进行标注、训练学习,用来自动识别出图像中的多个目标。实验结果表明,所提算法能够实现对融合目标的精确识别与定位。     

多谱传感器预警系统及其关键技术

对采用多频谱多传感器系统来探测低空飞行的巡航导弹、武装直升机的基本原理、构成及其数据融合、通信技术等关键技术作了简要介绍。