多传感器信息融合技术及其在导弹多模复合制导中的应用

介绍了多传感器信息融合技术及其在导弹多模制导中的应用，并针对文献[4]的最小方差全局最优算法提出了修正方法。通过仿真分析，证明该修正方法优于未修正的方法。     

多传感器信息融合技术及其在导弹多模复合制导中的应用

介绍了多传感器信息融合技术及其在导弹多模制导中的应用,并针对文献[4]的最小方差全局最优算法提出了修正方法.通过仿真分析,证明该修正方法优于未修正的方法.     

复合制导

近几年来,随着导弹所攻击目标的技术和使用方式的发展,越来越需要提高导弹系统的防区外攻击能力(射程远,速度大)、同时对付多目标能力、目标识别能力(在干扰或杂波中检测目标,对目标特性或种类进行分类、识别、判定,识别多目标和选择攻击目标,敌我识别等)及昼夜工作全天候性能、抗干扰性能、快速反应性能和攻击威力(命中精度和战斗部威力)等。     

多模复合导引头信息融合关键技术初探

给出了信息融合技术在多模复合导引头中应用的结构框图，叙述了框图中关键技术的功能和作用，其中包括多目标跟踪、数据对准、航迹关联、决策融合、航迹融合，并分析了它们在当前导引头的工程实现中可能采用的算法，介绍了部分算法的公式，最后讨论了多模复合制导信息融合技术的优缺点。     

三模复合寻的制导研究

介绍了两种三模复合制导系统的数据融合模型，提出了应用贝叶斯推理技术进行数据融合的信号检测方法，分析了这两种复合制导方法的性能。分析表明，这两种复合制导模型的具有较高的检测概率，较好的容错性和环境适应性。因此具有较好的制导性能。     

面向反辐射导弹的多模复合制导研究

提出一种面向反辐射导弹ARM的被动雷达 红外传感器 捷联惯导的三模两级复合制导新方法。第一级是被动雷达加红外传感器复合寻的，第二级是一套捷联惯系统。分析表明，这种复合制导方式具有较高的制导精度和抗雷达关机能力。     

多模复合制导应用技术研究

通过对单一模式寻的性能的分析，探讨了多模寻的复合的原则，阐述了多模复合寻的制导的现状和关键技术。     

用于复合制导的最优中制导律研究

研究了用于复合制导的最优中制导律，设计最优中制导律是为一满足中，末制导段之间的交班条件，同时又能使中间段的剩余末速达到最大，通过各种仿真研究表明所提出的最优中制导律适合用于远距离制导的复合制导中。     

多模寻的制导的数据融合算法研究

提出了一种多模寻的制导系统中数据融合算法。首先对多模式探测数据进行时／空校准，然后进行测量数据的相关处理．再后利用最大似然算法对测量数据进行最优压缩，最后利用扩展Kalman滤波器对压缩后的数据进行滤波，输出目标的状态估计。仿真验证了算法的有效性。     

多模复合寻的制导技术现状

通过对单一模式寻的性能的分析，探讨了多模寻的复合的原则，阐述了多模复合寻的制导的现状和关键技术。     

巡航导弹组合导航的信息融合技术研究

在对集中滤波与分散滤波概念讨论的基础上，提出了联合卡尔曼滤波技术．根据信息分配策略的不同，对联合滤波算法的四种模式进行了比较研究．针对INS／GPS／TAN组合导航系统的联合滤波算法，提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略，解决了根据局部滤波器性能随时调整信息分配策略的方法问题．     

红外/毫米波双模制导数据融合方法

通过分析导引头视线角速度的获取方式和变化规律,建立了Kalman滤波所需的状态方程和观测方程;利用三维仿真提供的视线角速度观测值。对几种数据融合方法进行滤波仿真并进行分析、比较．对弹载滤波和数据融合的工程化设计提出一些见解。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

舰空导弹双模复合制导交班误差模型分析

针对舰空导弹双模复合制导导引头的特点,对复合制导的交班误差进行研究。分析舰空导弹交班过程,建立各误差源及交班总误差模型,并以实例进行仿真分析,得出各误差源对交班的影响。该研究可为复合制导导引头设计提供参考。     

分布异质传感器下的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,在以往采用单个神经网络进行目标识别的基础上,提出了基于神经网络集成的目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别系统.仿真结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,具有较高的应用价值.     

雷达/红外复合导引头信息融合技术研究

多模复合寻的制导技术已成为精确制导武器的发展方向,采用雷达/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度。多传感器数据融合技术是双(多)模寻的制导的关键技术之一。对雷达/红外复合导引头数据融合研究现状进行了讨论,包括目标跟踪融合的关联和估计、数据对准、航迹关联、航迹融合、目标识别;并讨论了这些算法的基本原理、相关技术及方法、存在的问题和研究方向。     

多传感器分布式融合检测自适应算法

多传感器融合检测系统的主要结构为分布并行式融合结构，贝叶斯融合检测策略则是分布式融合检测系统中最典型的一种融合方法。在该策略中必须给定假设的先验概率和各个传感器的虚警概率和漏检概率，而在实际应用中，这些统计量是未知的或者随时间变化的。文中给出一种分布式融合结构的自适应融合算法，可以在线自适应学习先验概率、虚警概率及漏检概率，从而利用融合算法解决决策融合问题。计算机仿真结果表明了算法自适应逼近传感器虚警概率和漏检概率的过程，及融合检测的有效性。     

带有不同视场约束的多导弹分布式协同制导

针对带有不同视场约束的多导弹,提出一种分布式协同制导策略。各导弹以固定周期与网络中的邻居导弹节点交互剩余距离信息,生成一致性误差。根据导弹视场范围和前置角,采用饱和函数将一致性误差生成协同一致律,以确保相关变量实现状态一致。当导弹相关变量状态一致且接近目标后,各导弹断开通信连接,独立导引至目标。依据反馈线性化、图论和矩阵理论,给出协同制导律成立的充分条件。与传统多导弹协同制导研究相比,所提协同制导律能满足导弹各自不同的视场约束要求,且通信负担较小。仿真结果表明,多导弹协同制导实现了对目标的齐射攻击,飞行过程中各导弹能始终锁定目标。     

主被动双模复合导引头决策融合方法研究

分析了决策融合中两种工程上有使用价值的方法：基于贝叶斯推理的目标识别融合和基于证据理论的目标识别融合.给出了一种基于证据理论的主/被动复合导引头对目标识别的融合算法.     

一种复合制导导弹的导航滤波器设计

研究了一种中制导段采用雷达修正的遥控制导方式和末制导段采用捷联式自寻的导引头的自导引制导方式的捷联式复合制导的中远程战术导弹的导航滤波问题，考虑到目标的大机动性和模型的非线性，基于最佳估计理论中的广义卡尔曼滤波理论，建立了通用导航滤波方程，仿真计算与仿真结果表明所做设计是合理和有效的。