自动相关监视与多雷达数据融合综述

对自动相关监视与多雷达数据融合的关键技术进行综述。将各种参与数据融合的监视信息进行统一,保证了信息的一致性;选择ADS与多雷达数据融合的变更周期,确保了数据的精度与可靠性;ADS与多雷达数据融合中的系统误差配准,使融合的数据更加准确;利用模糊聚类的方法使多雷达与自动相关监视数据关联,使系统能够得到可靠的关联性能;在复杂环境下对野值进行剔除,提高了融合精度。给出了ADS与多雷达航迹融合的方法,生成飞行器最终的航迹。     

小波变换在多雷达数据融合中的应用

分析了雷达测量数据的小波变换在虚假点迹、漏失和漏报测量数据处的特点。提出了一种基于小波变换的测量数据融合方法。对多传感器的测量数据进行小波变换，数据融合处理，然后进行数据重构。仿真结果表明，该方法具有运算量小．抗噪能力强和融合效果好的特点，适用于多传感器的数据融合。     

多雷达数据融合的误差校正

针对雷达组网系统中的多传感器数据融合的问题,提出了运用卡尔曼滤波迭代法估计出雷达航迹的系统误差,并进行有效的误差校正,提高数据融合效率,提升组网雷达的性能．仿真结果表明,系统误差修正后,雷达航迹的精确度相对提高．     

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。     

新型海上监视雷达

论述了旋转雷达将让位于固定雷达和红外搜索跟踪系统， 而开发一体化桅杆结构的监视雷达的需求也越来越迫切。ＤＤ２１ 舰项目最有可能开发新一代非旋转射频传感器。介绍了一些海上雷达升级改进的最新进展     

基于ADS-B 多源数据融合的对空情报雷达探测性能分析评估系统

为满足不同任务环境下对空情报雷达探测性能评估高效快捷的要求,设计一种对空情报雷达探测性能分析评估系统。系统由数据采集硬件和性能评估软件组成,硬件负责采集存储目标探测数据、装备工作数据和ADS-B数据以及区域大气环境数据等多源数据,软件负责多源数据管理以及时空统一、航迹内插、目标关联、误差分析等数据融合处理。通过系统运行及实例分析,结果表明:该系统操作实施简单,可完成对空情报雷达探测性能的客观量化与分析评估。     

基于多传感器数据融合的飞机目标自动敌我识别方法

为提高复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于多传感器数据融合的自动目标敌我属性识别方法。采用将IFF、ESM、雷达,红外获取的信息进行特征级融合的方法对目标进行识别,并采用模糊神经网络模拟真实战场环境,提高了目标的识别率和准确度。     

某场面监视雷达结构总体设计

分析了场面监视雷达的特点,针对某地基水面监视雷达红外系统设计要求,提出了一体化的并行设计理念,并对雷达结构总体设计进行了分析和计算,解决了整体空间布局设计、天线座集成化设计、支撑架设计、俯仰机构设计、收发单元设计和热设计。外场试验实测数据验证了雷达系统对水面移动物体的探测能力。     

雷达-红外异地配置下的数据融合算法

文中讨论了雷达和红外传感器异地配置情况下的数据融合算法.首先,讨论了雷达相对于红外传感器所在位置的转换测量和相应的测量误差获得方法;然后,对转换后的雷达测量数据和红外传感器的测量数据进行融合处理,从而可获得新的等效测量数据.最后,给出了算法的仿真分析.仿真结果表明新的融合算法能有效提高系统的状态估计精度.     

基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法

在主、被动雷达双传感器目标跟踪背景下，提出一种自适应数据融合算法。跟踪同一个目标的主、被动雷达观测数据由线性卡尔曼滤波器来处理，与主／被动雷达对应的两个跟踪器的输出数据被发送到一个中央节点，在这个节点中，包含了两个由在线跟踪信息构成的指标变量．将这些指标与设定的阈值进行对比．即通过二者的逻辑判断结果来选择用于得到整体评估的方法，其中对周值的选择决定了融合算法融合精度与计算量的平衡点。仿真结果表明，这种融合算法有很好的融合效果。     

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。     

C^3I中的多传感器数据融合技术

首先对多传感器数据融合技术进行了综述，再以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

应急快速抵近侦察监视技术发展现状与思考

为满足我国周边海上重点区域的快速、精准、持续侦察监视的需求,对应急快速抵近侦察监视技术的发 展现状及未来发展趋势进行探讨。阐述当前应急快速侦察监视技术的国外发展现状,对主要快速抵近投送手段和抵 近侦察监视技术进行分析,提出2 种应急快速地进侦察监视技术的发展构想。研究结果表明：该监视技术具备抵近 速度快、侦察能力优、生存能力强、综合性能优异等优点,可提升复杂战场实时按需信息支援能力。     

视频监控系统关键技术研究

一个基于网络的数字化视频监控系统,由视频采集、视频处理、网络传输模块组成。对于要求高可靠性的控制指令,系统选用TCP协议;而对视频流数据的通信则选用基于UDP协议的IP组播实现。系统在现场端利用DirectShow技术实现对所捕获视频的播放,视频数据经MPEG-4压缩处理后,通过局域网利用RTP协议将编码后的视频流发送到远程监控中心。监控中心接收模块负责接收和解码播放数据。发送和接收模块均采用多线程技术实现。     

一种新的多传感器数据融合关联算法

在对联合概率算法进行深入研究以及对实际工作经验总结的基础上，提出了一种新的联合概率数据关联算法，与联合概率关联算法相比，新算法大大降低了设计的复杂性和计算机的计算量．在对一组真实数据进行数据关联和数据融合的基础上，对算法的性能和融合的效果进行了分析．     

多传感器数据融合技术研究现状及军事应用

多传感器数据融合分像素级、特征级和决策级融合.多源信息在多层次上的数据融合过程含检测、关联、跟踪、估计和综合.其航迹融合过程包括低层次上的状态和属性估计及高层次上的战场态势和威胁评估.该技术在军事上的应用已涉及海上监视、空-空和地-空防御、战场侦察、监视和目标捕获、战略防御与告警等领域.     

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.     

利用小波变换图像压缩技术的炮兵指挥自动化系统

利用小波变换图像压缩技术的炮兵指挥自动化系统,采用Labwindows/CVI与MATLAB混合编程.系统由地图数据库、GPS及目标信息接收和分析等功能模块组成.图像压缩由扫描仪输入地图,得到相应编码系数,再通过阈值进行幅值编码后直接输入到BLOB字段保存,并设置坐标字段以便索引.取图时按目标信息确定用图范围,索引取出经阈值幅值编码分解的离散子图像,再经haar小波的逆变换重构后显示.     

一致性多传感器数据融合技术在引信信息融合中的应用

运用一致性多传感器数据融合技术思想及多源数据的互补性和容错性来排除由于传感器性能、故障等因素引起引信控制系统在控制过程和解除保险过程中产生误动作,以提高信息的可靠性。     

矢量浮标测量数据融合处理方法研究

研究了矢量浮标测量数据的融合算法及其在水下目标定位中的应用,提出了一种基于软决策融合的矢量浮标融合算法,结合矢量浮标式水下目标定位系统应用情况,给出了融合系统检测性能的计算机仿真结果,表明采用数据融合算法后可大幅度提高水下目标的定位精度。