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信息融合系统中的目标跟踪及数据关联技术研究

目标跟踪与数据关联技术是信息融合系统研究的一个重要课题,由于其在军事和民用领域已经展现出有效而广阔的理论和应用前景,备受国内外学者和众多工程领域专家的高度关注。本论文针对信息融合系统中的目标跟踪与数据关联技术,从单传感器的实时目标跟踪、多被动传感器的机动目标跟踪、红外弱小目标检测前跟踪、多传感器多目标跟踪等几个方面进行了深入系统的研究,提出了一些实时有效的新方法。各章内容安排如下:第一章简要介绍了本文研究的背景、意义、信息融合系统及多传感器目标跟踪系统,概述了当前信息融合、目标跟踪及检测前跟踪技术的研究现状,最后给出了本文的主要研究成果和全文的内容安排。第二章介绍了目标跟踪的基本理论及其数学描述。对现有的多目标跟踪方法进行了综述,以简明表格的形式对几十种不同的多目标跟踪方法进行了分类,并对算法的性能指标进行了评估对比。第三章针对杂波环境中目标跟踪的实时性问题,提出了一类快速实时数据关联新方法,包括最大熵模糊概率数据关联滤波器(M  (本文共131页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

基于多传感器信息融合关键技术的研究

多传感器信息融合技术是国家重点科研项目,近年来,世界各国都投入了大量的人力、物力来对多源信息融合技术进行理论和应用方面的研究,目前该新技术主要用于军事领域,民用前景也十分广泛,可见该技术的重要性。本文主要围绕多传感器信息融合技术中的一些关键技术展开研究,论文的主要研究内容包括解决数据预处理技术中的野值剔除、数据关联、数据决策以及多传感器信息融合的实际应用。首先,数据预处理技术是提高融合系统精确度的前提,由于噪声等因素的干扰,导致传感器接收到的数据精确度不高,甚至会出现偏差严重的数据。针对这一问题,提出了基于新息变化的野值检测方法,该方法考虑新息的变化情况来对野值进行检测,利用卡尔曼滤波获得的新息情况实时的对量测是否为野值进行判断,并通过加权函数计算量测的权重用来对野值点进行数据补偿来解决野值问题,以此提高数据预处理部分数据的精度。通过仿真证明了算法的有效性。其次,对于数据关联算法的研究部分,针对在高杂波密度环境下的单目标跟踪算法...  (本文共142页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

信息融合系统中目标跟踪技术研究

信息融合作为一门新兴交叉学科,其研究目的是如何通过综合多信息源的信息获得比依靠任何单个信息源更加准确和更加确定的估计与推理。目标跟踪是信息融合的底层关键技术,是实现高层次融合的前提,并在国防、民用多个领域有广泛的应用,也是本文的研究主题。本文的研究内容包括机动目标跟踪、数据关联以及分布式航迹融合,是目标跟踪领域最具普遍性和重要性的三个问题。全文共分五章,各章的主要内容如下:第一章为绪论。介绍了信息融合的基本概念和功能模型;介绍了目标跟踪的基本概念以及多传感器融合目标跟踪系统的结构;介绍了信息融合及目标跟踪领域的发展概况及研究现状;介绍了本文的内容安排和主要研究成果。第二章研究机动目标跟踪的单模型算法。讨论了机动目标建模以及基于机动检测和机动辨识的机动目标跟踪技术;针对机动目标的Jerk 模型,从理论上证明了该模型的局限性,提出了一种机动目标的“当前”统计Jerk模型。该模型消除了Jerk模型中存在的确定性稳态误差,仿真实验验证了...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科技信息》2011年12期
科技信息

基于决策支持的信息融合系统的研究

1.引言信息融合在军事和民用领域展现出的广泛应用前景,受到了国内外众多学者和有关部门的高度关注[1-3]。也就是说,信息融合已经被看作是当今和未来信息系统的必由之路。信息融合的焦点是从不同源获得的大量信息的使用,并由此获得较好的决策以执行。多传感器信息融合技术的研究的传统焦点一直是以更全面、更容易管理的形式结合实际过程中的大量信息,而用户只是被看作融合数据的接收者或者观测者。因此,不仅用户的决策过程被忽略,将信息融合系统用作决策支持系统的可能性也被忽略。然而保证信息融合系统能够作为实际决策支持系统对用户来讲是必要的。2.信息融合系统近年来人类在日常生活中接触到大量的信息,因此信息融合的概念变得越来越重要,信息融合的能力也逐渐被认可。经验表明大量信息源的使用使得系统的整体性能得以改善。同时相关传感器数据的融合也可减少误警率、提高早期故障检测中的置信水平、减少环境恶化时因失误操作所需维修的时间[4-6]。目前关于多传感器信息融合系统...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机工程》2004年03期
计算机工程

强化学习对信息融合系统的改进

信息融合系统具有各种内在的分布性。这种内在的分布性可分为3类:空间分布性,时间分布性和功能分布性。传统的基于精确模型的处理手段难于实现到此类系统,在自动控制、人工智能、运筹学、通信工程学、系统工程学等领域交叉结合基础上发展起来的分布式人工智能(DAI),特别是多智能体系统已经开发了许多成功地应用于分布式系统中的研究方法[1],可以借鉴到信息融合系统中。强化学习是多智能体技术中一个重要的学习方法,它把行为学习看作反复试验的过程,从而将环境状态映射为相应的动作,并使一个标量的强化信号最大化。学习的智能体并不被告知采取哪个行为,通过试错方法(trial-and-error)来发现哪个行为可以产生最高的报酬(reward)[2]。1 强化学习 图1描述了强化学习问题。在一个周期内,agent接收到来自传感器的环境信息,然后选择一个行为作用于环境。此外,agent从环境中接收到一个特殊的信号称作报酬。不同于传感器信息(它可能是一个特...  (本文共3页) 阅读全文>>

《系统仿真学报》2002年08期
系统仿真学报

舰艇信息融合系统的仿真测试环境研究

引言1 多传感器信息融合系统是将来自多个传感器的信息和数据进行综合处理,通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,从而获得比单个传感器更精确、更可靠的信息[1~3]。近年来,多传感器信息融合技术引起世界范围内的普遍关注,并逐渐在多种领域获得广泛应用,舰艇信息融合系统是其中具有代表性的应用,由于水面舰艇涉及到多种传感器,多种类目标以及复杂的战术,解决多传感器信息的融合问题显得尤为重要。 近年来针对舰艇的信息融合研究已经大量开展,并且取得了一定的成绩,但是如何评价这些系统,如何对这些系统的性能进行测试则一直是一个未得到很好解决的问题;由于尚未形成针对信息融合的综合评估体系,从而无法对融合系统作出综合分析和评估,使得信息融合系统的设计带有一定的盲目性[2、5]。考虑到信息融合系统的复杂性,采用实物测试的方式是不现实的,所以进行测试和评估时,往往需要建立一个仿真的测试...  (本文共4页) 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

电力物理信息融合系统分布式数据传输调度研究

物理信息融合系统(Cyber Physical Systems,CPSs)通过计算、通信与控制三者的融合与协作,实现大型工程系统的实时感知、信息处理与传输以及物理动态控制。本文研究电力物理信息融合系统,物理部分为智能微电网中分布式能源发电与主电网接入系统多个公共耦合点处的电压物理动力学状态监测与闭环反馈控制,信息部分为连接电压传感器和分布式控制器的分布式多跳无线数据传输网络,设计了电力CPS系统在有限带宽信道条件下MAC层动态感知、以更好稳定电力CPS系统物理动态为目标的分布式数据传输调度算法。针对构建CPS系统中具有系统物理动态稳定特性意识的数据传输通信网络,本文具体研究了信道容量有限、通信延迟、数据包丢失、多跳传输时延等网络缺陷对分布式数据传输调度策略产生的影响,主要研究工作内容如下:(1)构建了智能微电网分布式能源发电电压稳定控制系统的物理动态模型和分布式多跳无线网络模型。部署多个分布式控制器对公共耦合点处的电压进行协调稳...  (本文共116页) 本文目录 | 阅读全文>>