基于粗糙集與卡爾曼法的防空雷達信息融合技術研究.pdf

1、防空高炮是低空防御的最后盾牌,準確的雷達信息對防空作戰(zhàn)十分關鍵。防空高炮的作戰(zhàn)效能需要準確的目標識別與跟蹤信息。考慮到防空作戰(zhàn)所面臨的復雜環(huán)境,采集到的信息容易出現(xiàn)異常甚至缺失的情況,使得信息的進一步融合變得十分困難,然而高炮射擊諸元要求依據(jù)融合后的準確信息進行開火,如何確保信息的可靠性與準確性是防空部隊面臨的重要問題,也是本文要重點研究的多雷達信息融合方面的課題。
　　 本文應用粗糙集方法解決因復雜條件造成的雷達航跡信息缺失的

2、問題,然后結(jié)合Kalman濾波法解決多雷達航跡的信息跟蹤與關聯(lián)融合問題,采用建模仿真的方法,展開對不確定航跡信息處理與融合過程的建模與仿真。本文的研究工作與研究內(nèi)容包括:
　　 (1)構(gòu)建基于粗糙集理論的不完備信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)補齊方法。主要是結(jié)合粗糙集理論,對不完備數(shù)據(jù)補齊算法(ROUSTIDA)進行了分析,并對算法有效性進行計算機驗證,最后將其確立為不確定雷達信息的數(shù)據(jù)處理方法。
　　 (2)對比分析了四種分布式航跡關聯(lián)

3、方法,重點對概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法進行了仿真研究。對概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法進行計算機驗證,對單個勻速運動目標的仿真點跡與航跡進行關聯(lián)分析。
　　 (3)對基于DS證據(jù)理論的屬性融合算法和基于卡爾曼加權的狀態(tài)融合算法分別進行分析與仿真研究。在航跡關聯(lián)的基礎上,對目標的狀態(tài)和屬性分別進行融合處理,對比分析了常見航跡融合算法,并對基于DS證據(jù)理論的屬性融合算法和基于卡爾曼加權的狀態(tài)融合算法分別進行了案例分析并予以編程實現(xiàn)。
　　 論文的特