多傳感器數據融合算法研究與應用.pdf

1、多傳感器數據融合是處理多源數據的技術，能夠將從多傳感器獲得的數據進行合成，與單傳感器相比，得到的數據更合理和可靠，在軍事、民用領域都獲得了廣泛的應用。
　　本文首先對多傳感器數據融合進行概述，分析了數據融合技術的國內外研究現狀，給出多傳感器數據融合的基本模型，包括五個部分：數據預處理、目標狀態(tài)估計、態(tài)勢估計、威脅估計以及信息反饋與修正，研究了數據融合的基本算法和典型應用。本文針對多目標跟蹤問題進行深入地研究，重點關注其中的數據關聯

2、問題，對于數據關聯中的點跡-航跡關聯問題，采用FCSS算法來解決，并提出了基于FCSS的多目標跟蹤算法。該算法與其它多目標跟蹤算法不同之處是，不需要完全估計出目標的當前位置，而只需要估計出目標在相鄰兩時刻間的移動距離，再利用FCSS算法進行點跡-航跡關聯，從而更新目標當前航跡，實現多目標跟蹤。通過仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性。對于目標識別問題，本文綜合考慮目標電磁輻射信息、目標動力學信息以及人對目標的判斷結果，將得到的目標量測數

3、據按這三個方面分為三類，采用灰關聯分析方法對其進行處理，構建出基本可信度分配，再采用Dempster合成規(guī)則將三個基本可信度分配進行合成，計算出信度函數，并對其進行分析，從而得出目標類型的判決結果。通過仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性。最后，本文設計并實現了一個態(tài)勢感知與威脅估計原型系統。該系統主要包括目標量測數據生成、噪聲生成、設備參數管理、數據融合、融合結果顯示與分析等模塊，為本文算法提供了一個簡單的仿真運行環(huán)境。
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