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。     

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.     

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。     

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．     

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.     

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.     

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。     

数据融合在战场目标识别中的应用

采用异类传感器系统之间的集中式数据融合技术可以提高战场目标识别的准确度。首先,简要介绍数据融合技术的基本理论;然后,阐述数据融合在战场目标识别中的任务;最后,应用集中式数据融合技术进行战场目标识别仿真,检验其可行性。结果表明,该设计取得了良好的分类结果,将在军事领域得到更加广阔的应用。     

基于神经网络的双模复合制导数据融合

利用神经网络研究了双模制导体制下数据融合问题．首先对每个传感器测得的数据分别求取PDA估计，再利用神经网络进行数据融合，给出了一种具体的融合算法。最后由计算机仿真证明算法合理。     

基于GPS和INS数据融合的复合精确制导技术

针对复合精确制导问题, 提出了一种数据融合算法, 该方法是一种可将GPS和INS融合制导的技术.该技术将GPS和INS相融合, 使两种系统优势互补, 提高制导性能.通过对GPS和INS数据融合的仿真, 证实了该数据融合算法融合效果好, 并可将GPS和INS融合技术应用于复合精确制导.     

基于Origin的国防工程识别信息融合模型

采用DELPHI法,以专家对识别信息的融合值为基础,运用Origin技术进行数据与曲线的拟合分析,确立了国防工程识别信息融合的数学计算模型．按照一致性数据的融合方法,对该模型的具体运用进行深化．研究表明,在国防工程识别信息融合的研究领域中,该算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法,且是一个开放的研究体系,容易推广与改进．     

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。     

航迹融合应用效果评估的实现和设计

总结了近年来国内外数据融合评估的研究成果，阐明了数据融合效果评估各方面的发展近况及成熟的评估算法．探讨了指标体系、评估平台和评估算法等方面的问题，初次提出数据融合效果评估的处理原则．最后对未来的研究方向进行了展望．     

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。     

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。     

基于数据融合技术的航迹处理

基于数据融合技术的航迹处理采用多雷达获取航迹信息,再用卡尔曼滤波算法进行融合.采集数据并提取有关数据项后进行格式转换、数据辨识.再对多源数据进行取舍、验证、修改等处理,生成综合信息.通过建立备选与正式航迹,进行航迹点互连和对多部雷达滤波数据进行线性加权融合处理,得到唯一航迹.     

目标位置数据融合估计技术

介绍了数据融合在鱼雷近炸引信中的应用,采取时间融合处理方法,将不同时刻的滤波输出数据进行加权平均融合或分层融合处理,明显提高估计精度,减小估计方差.该技术对基于前向探测系统的鱼雷引信炸点预测具有重要意义,对其它参数估计等应用领域亦有参考价值.     

多测速体制下弹道数据融合的几个问题

多测速体制下，弹道数据融合能否得到满足精度要求的外测弹道、数据融合过程能否真正实现工程化和例行化，不仅是外测数据处理中的核心问题，同样是衡量多测速体制是否成功的重要标志之一。文章从工程化应用的角度，对近几年来在弹道数据融合算法方面取得的进展、数据融合弹道的精度分析和估计、弹道数据融合所需要的基本条件和可能存在的问题进行了分析和讨论。     

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

针对非线性观测的目标跟踪问题，对滤波跟踪型数据融合进行了研究，提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法．从仿真结果可以看出，集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大，结果基本相同．因此，在非线性系统中，基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法．     

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。