目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、本文主要探討了目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法和目標(biāo)的威脅等級(jí)的判斷與量化，并就三者的結(jié)合方法進(jìn)行了研究。 目標(biāo)識(shí)別是智能化多源數(shù)據(jù)融合中的重要組成部分，不僅是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)與威脅估計(jì)的基礎(chǔ)，也是戰(zhàn)場(chǎng)決策的重要依據(jù)。本文研究了數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中具有自適應(yīng)推理能力的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，綜合比較了各種識(shí)別技術(shù)后，最終選用D-S證據(jù)理論作為本系統(tǒng)中目標(biāo)識(shí)別的方法，并對(duì)D-S證據(jù)理論進(jìn)行了改進(jìn)，解決了在目標(biāo)沖突時(shí)無(wú)法運(yùn)用此理論進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的致使缺陷

2、，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。 目標(biāo)跟蹤是信息融合的底層關(guān)鍵技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)高層次融合的前提，而要想準(zhǔn)確的跟蹤，又離不開(kāi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)的最近鄰域和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在目標(biāo)密集的雜波環(huán)境下，不能同時(shí)滿(mǎn)足工程上跟蹤精度和實(shí)時(shí)計(jì)算的要求。為此，本文討論了一種基于傳統(tǒng)聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的近似聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，該算法對(duì)聚的概念作了重新定義，繞過(guò)了互聯(lián)事件的生成而直接計(jì)算量測(cè)和目標(biāo)的后驗(yàn)概率，有效的降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了計(jì)算效率。 目標(biāo)

3、威脅等級(jí)判斷是C4I系統(tǒng)的重要組成部分，是戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)融合中決策系統(tǒng)進(jìn)行資源分配或重新分配的前提和基礎(chǔ)。綜合考慮影響目標(biāo)威脅程序的各種因素，利用模糊綜合評(píng)判的思想，通過(guò)集合統(tǒng)計(jì)法確定各因素的權(quán)重、指標(biāo)連環(huán)法進(jìn)行指標(biāo)量化，建立了一種目標(biāo)威脅判斷的模型，并根據(jù)實(shí)際作戰(zhàn)的要求，提出了使用此模型的方法和原則，利用此模型進(jìn)行的仿真實(shí)例計(jì)算結(jié)果與層次分析法的結(jié)果進(jìn)行比較，說(shuō)明了此模型的可行性。 本文就目標(biāo)識(shí)別、跟蹤與威脅等級(jí)判斷這三者如何有機(jī)的