一种多传感器信息融合点目标识别方法（二）

提出了一种多传感器信息融合识别空间复杂弹道式目标及其伴随诱饵的识别模型。将人工神经网络和确定性理论结合起来，以神经网络的输出代替应用确定性理论所需的有关领域专家的知识和经验，并用确定性理论进行不同空域和时域的信息融合。仿真结果表明，经过融合后，大大改善了识别效果。     

数据融合在C^3I系统中的应用

多传感器数据融合技术已在军事领域受到广泛重视，并逐步走向实际应用，本文简要介绍它的一般组成、特点以及在军事Ｃ＾３Ｉ系统应用中的主要功效。     

沧东凹陷孔二段细粒沉积岩致密油甜点预测

针对孔二段细粒沉积岩致密油储层薄、岩性复杂、纵横向变化快、地震资料分辨率低、常规手段预测难度大的问题,应用“逐级剥离”的方法预测甜点。首先通过单井岩电特征及模型正演分析明确了不同甜点段的地震响应特征,通过井震结合分析了不同岩相的振幅、频率特性,并构建振幅、频率融合属性预测岩性;然后通过优选敏感特征曲线反演预测甜点,预测出孔二段细粒沉积岩致密油甜点区的分布,有效指导了细粒沉积岩致密油勘探的选区,提高了钻探的成功率。通过逐级剥离的方法,预测出小集地区、官西高斜坡区、孔西低斜坡区等三个Ek₂¹细粒沉积岩致密油甜点区,合计面积达185km²。展示了沧东凹陷孔二段致密油勘探的良好前景,同时证实了文中的致密油甜点预测方法具有一定的实用性。     

多距融合室内定位算法研究

目前WiFi在室内环境中使用频次高,用户在通过两个相邻AP时会发生AP切换,并累计产生大量WiFi访问日志。WiFi日志中包含定位所需的接收信号强度指示符,在定位系统中直接利用WiFi访问日志中的数据,将极大地简化定位部署复杂度。文中提出了一种在两个相邻AP环境下,基于WiFi日志的多距融合室内定位算法,并通过实验仿真将新算法与路径损耗模型定位方法进行对比。实验结果表明,新算法具有易部署、低成本、低复杂度等特点,当训练样本个数达到300时即可达到稳定定位效果。     

基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法

空间邻近目标跟踪过程中存在航迹交错现象,传统的航迹关联与融合算法可靠性大大降低。提出基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合跟踪算法:首先,采用滑窗式全局最优关联方法利用多帧航迹数据确认航迹关联对,并建立系统航迹;然后,根据确认关联航迹的实时关联状态检测航迹交错;最后,根据航迹衰减残差识别运动状态,自适应选择融合量测或者融合状态估计完成系统航迹的状态更新。仿真结果表明,算法能够提高融合航迹精度,实现稳健航迹关联与融合。     

基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法

为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。     

基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法

针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算。将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位。实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度。     

基于地面传感器的低空目标跟踪算法研究

研究了用地面声阵列传感器进行低空飞行目标跟踪问题。采用了3种类型的关联门,即初始波门、小波门和中波门,使用Kalman滤波算法来实现对方位角的跟踪。充分考虑声音传播的延时,进行传感器的方位角数据匹配,计算目标的位置。通过判断上报方位信息的各传感器是否在同一有效探测范围内,降低了计算量。仿真结果表明,该低空飞行目标数据融合算法是有效的。     

一种基于边缘的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术,多传感器图像特别是波段相距较远的相关性较小的图像,要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像,图像之间比较明显的特征是各个物体之间的边缘。该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘,并对边缘图像作交互方差分析,搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理,达到了精度较高的配准效果。     

一种基于多传感器多级信息融合的红外目标检测方法

针对远距离低信噪比条件下目标检测难的实际问题,该文提出一种基于多传感器多级信息融合的目标检测方法。该算法包括两个部分：特征级融合和决策级融合。在特征级融合阶段,首先提取双波段红外图像的各个特征图像;然后,采用自适应加权方法对所得到的特征图像进行融合,得到目标判决置信图;最后根据置信度最大规则对置信图进行目标位置搜索,得到各级目标判决结果。在决策级融合阶段,对各级目标判决结果采用组合逻辑进行融合,得到系统的目标检测输出。实验结果显示了该算法的有效性。