雷達(dá)與IFF的數(shù)據(jù)融合配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、分類號密級UDC學(xué)位論文雷達(dá)與雷達(dá)與IFF的數(shù)據(jù)融合配準(zhǔn)技術(shù)研究的數(shù)據(jù)融合配準(zhǔn)技術(shù)研究（題名和副題名）熊鳴昊熊鳴昊（作者姓名）指導(dǎo)教師姓名王建國王建國教授教授電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)成都（職務(wù)、職稱、學(xué)位、單位名稱及地址）申請學(xué)位級別碩士碩士專業(yè)名稱信息獲取與探測技術(shù)信息獲取與探測技術(shù)論文提交日期2011.4論文答辯日期2011.5學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)答辯委員會主席評閱人年月注1注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號摘

2、要摘要近年來多源信息數(shù)據(jù)融合正受到越來越廣泛的關(guān)注，對數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用已經(jīng)拓展到許多包括軍用和民用的領(lǐng)域。多平臺多源信息融合技術(shù)的基本原理是模仿人腦處理信息模式，利用多傳感器的優(yōu)勢，對其分別獲得的互補或者冗余的信息按照某種方式進(jìn)行組合，從而獲得對觀測對象更加全面準(zhǔn)確的描述。多源信息融合系統(tǒng)具有良好的魯棒性、拓展的目標(biāo)分辨能力、廣闊的時空覆蓋區(qū)域、較強的系統(tǒng)重構(gòu)能力以及較高的系統(tǒng)資源利用率等特點。異類和同類的傳感器之間都可以進(jìn)行融合，如本文

3、研究的雷達(dá)與IFF(敵我識別)系統(tǒng)的融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)兼具雷達(dá)強大的探測能力和IFF系統(tǒng)對我方目標(biāo)更為全面和細(xì)致的信息獲取能力，并且在某個傳感器失效時能保留一定的識別能力。信息融合在給人們帶來方便的同時，也出現(xiàn)了許多單傳感器系統(tǒng)中沒有過的問題，于是就出現(xiàn)了一些新的處理步驟。其中數(shù)據(jù)配準(zhǔn)作為多傳感器信息融合的一個不可缺少的預(yù)處理，已經(jīng)成為信息融合范疇的一個重要的研究課題。數(shù)據(jù)時空配準(zhǔn)解決的是多傳感器之間數(shù)據(jù)無誤差轉(zhuǎn)換的問題，未經(jīng)過配準(zhǔn)的信息

4、融合系統(tǒng)由于存在傳感器各自的量測誤差以及不同傳感器采用的不同目標(biāo)坐標(biāo)表達(dá)方式，其性能有可能比單傳感器系統(tǒng)還差，甚至融合結(jié)果完全不可用。本文總結(jié)研究了時空配準(zhǔn)的算法，并針對雷達(dá)和IFF系統(tǒng)信息融合中的空間配準(zhǔn)問題進(jìn)行了研究。首先本文介紹了數(shù)據(jù)融合的基本原理，并詳細(xì)說明了不經(jīng)過誤差修正對數(shù)據(jù)融合帶來的不利影響。然后回顧和總結(jié)了已有的一些時空配準(zhǔn)算法，如即實時質(zhì)量控制法(RTQC)，最小二乘法(LS)，卡爾曼濾波方法等。這些算法都是基于一般傳

5、感器進(jìn)行融合的，大多數(shù)都是在二維或三維直角坐標(biāo)系中進(jìn)行的，并且都是建立在測量值沒有隨機噪聲這一假設(shè)基礎(chǔ)上，因此這些算法都存在缺陷。針對這些問題，本文提出了三維直角坐標(biāo)系中的雷達(dá)IFF融合系統(tǒng)的精確極大似然配準(zhǔn)方法。利用高斯白噪聲描述目標(biāo)空間位置定位的不確定性，以待求參量作為分布參數(shù)，再根據(jù)極大似然準(zhǔn)則對其進(jìn)行估計，其中采用了二次迭代的方法。仿真證明了與傳統(tǒng)方法相比，該算法不僅能夠估計出系統(tǒng)偏差，完成傳感器數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，還具有一定的抗噪聲能