多域一體化作戰(zhàn)下的多源異類信息融合研究概述
發(fā)布時間：2021-11-08 05:52
針對多域一體化作戰(zhàn)下的多源異類信息融合面對的新挑戰(zhàn)、發(fā)展的新趨勢及待突破的關(guān)鍵技術(shù)進行綜述。首先從多源異類信息融合的架構(gòu)、信息的差異性、處理過程及參數(shù)的適應(yīng)性等方面出發(fā)分析了多域一體化作戰(zhàn)下多源異類信息融合面對的挑戰(zhàn);其次針對以上挑戰(zhàn)總結(jié)了多源異類信息融合耦合化、多源化、智能化和一體化的發(fā)展趨勢;最后結(jié)合以上發(fā)展趨勢梳理出了四項多源異類信息融合的關(guān)鍵技術(shù)。
【文章來源】：現(xiàn)代導(dǎo)航. 2020,11(01)
【文章頁數(shù)】：5 頁
【部分圖文】：
JDL信息融合模型
例如，在檢測與跟蹤的過程中，檢測門限的設(shè)置使得低于其的微弱目標(biāo)被漏檢，微弱目標(biāo)有限的信噪比被損失，從而使得后續(xù)目標(biāo)跟蹤航跡處理非常困難。在復(fù)雜應(yīng)用背景及多種不確定因素條件下，各分階段最優(yōu)無法保證全局最優(yōu)，多源信息融合問題一般很難得到較滿意結(jié)果。另外，融合處理各步驟之間順序執(zhí)行，當(dāng)前步驟的處理輸入依賴于前一步驟的處理輸出，各步驟之間未構(gòu)建反饋閉環(huán)，后一步驟的處理結(jié)果無法指導(dǎo)前一步驟的處理，難以實現(xiàn)處理流程的迭代優(yōu)化。2.3 先驗信息缺乏“普適性”
傳統(tǒng)融合系統(tǒng)包含檢測、聚類、關(guān)聯(lián)和估計等四個處理階段，每個階段針對該項功能的進行優(yōu)化處理，分階段的優(yōu)化處理都可能會損失“全局”有用信息。序貫的處理方式將檢測、估計、識別等都是被作為子問題獨立處理的,在每個階段采用最優(yōu)策略，以上處理策略很難滿足大尺度、復(fù)雜動態(tài)軍事應(yīng)用的需求。通過研究聯(lián)合檢測前跟蹤（TBD)[16]、聯(lián)合聚類與估計（JCE)[17]、聯(lián)合關(guān)聯(lián)與估計（JAE)[18]以及聯(lián)合決策與估計（JDE)[19]等技術(shù)，構(gòu)建一體化聯(lián)合檢測、聚類、關(guān)聯(lián)及估計框架，如圖3所示，建立多級參數(shù)動態(tài)反饋調(diào)控機制，通過在線信息質(zhì)量評估對傳感器工作模式、工作參數(shù)（射頻、天線、頻譜等）等參數(shù)進行動態(tài)反饋調(diào)整，實現(xiàn)復(fù)雜動態(tài)異構(gòu)多傳感器平臺的聯(lián)合優(yōu)化管理。系統(tǒng)性的提升信息融合的質(zhì)量，進而形成一體化、強對抗、自適應(yīng)的多源信息融合系統(tǒng)，達到提高微弱信號、強隱身目標(biāo)的檢測概率，縮短防御系統(tǒng)的處理時間。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]信息融合理論研究進展:基于變分貝葉斯的聯(lián)合優(yōu)化[J]. 潘泉,胡玉梅,蘭華,孫帥,王增福,楊峰. 自動化學(xué)報. 2019(07)
[2]海上信息感知與融合研究進展及展望[J]. 何友,熊偉,劉俊,劉瑜. 火力與指揮控制. 2018(06)
[3]海上信息感知大數(shù)據(jù)技術(shù)[J]. 何友,周偉. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2018(02)
[4]天基海洋目標(biāo)信息感知與融合技術(shù)研究[J]. 何友,姚力波. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(11)
[5]面向網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的分布式信息融合[J]. 李君靈,趙宗貴. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2017(02)
[6]信息融合發(fā)展沿革與技術(shù)動態(tài)[J]. 趙宗貴,李君靈. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2017(01)
[7]網(wǎng)絡(luò)信息體系中的信息融合與挖掘技術(shù)研究[J]. 劉海峰,張超,羅江,林福良. 指揮與控制學(xué)報. 2016(04)
[8]大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源信息融合的理論與應(yīng)用探討[J]. 化柏林,李廣建. 圖書情報工作. 2015(16)
[9]信息融合動態(tài)與發(fā)展趨勢[J]. 趙宗貴,許陽. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2014(06)
[10]信息融合技術(shù)的起源、功能模型與發(fā)展趨勢[J]. 趙豐,趙宗貴. 電信技術(shù). 2012(S1)
本文編號：3483137
【文章來源】：現(xiàn)代導(dǎo)航. 2020,11(01)
【文章頁數(shù)】：5 頁
【部分圖文】：
JDL信息融合模型
例如，在檢測與跟蹤的過程中，檢測門限的設(shè)置使得低于其的微弱目標(biāo)被漏檢，微弱目標(biāo)有限的信噪比被損失，從而使得后續(xù)目標(biāo)跟蹤航跡處理非常困難。在復(fù)雜應(yīng)用背景及多種不確定因素條件下，各分階段最優(yōu)無法保證全局最優(yōu)，多源信息融合問題一般很難得到較滿意結(jié)果。另外，融合處理各步驟之間順序執(zhí)行，當(dāng)前步驟的處理輸入依賴于前一步驟的處理輸出，各步驟之間未構(gòu)建反饋閉環(huán)，后一步驟的處理結(jié)果無法指導(dǎo)前一步驟的處理，難以實現(xiàn)處理流程的迭代優(yōu)化。2.3 先驗信息缺乏“普適性”
傳統(tǒng)融合系統(tǒng)包含檢測、聚類、關(guān)聯(lián)和估計等四個處理階段，每個階段針對該項功能的進行優(yōu)化處理，分階段的優(yōu)化處理都可能會損失“全局”有用信息。序貫的處理方式將檢測、估計、識別等都是被作為子問題獨立處理的,在每個階段采用最優(yōu)策略，以上處理策略很難滿足大尺度、復(fù)雜動態(tài)軍事應(yīng)用的需求。通過研究聯(lián)合檢測前跟蹤（TBD)[16]、聯(lián)合聚類與估計（JCE)[17]、聯(lián)合關(guān)聯(lián)與估計（JAE)[18]以及聯(lián)合決策與估計（JDE)[19]等技術(shù)，構(gòu)建一體化聯(lián)合檢測、聚類、關(guān)聯(lián)及估計框架，如圖3所示，建立多級參數(shù)動態(tài)反饋調(diào)控機制，通過在線信息質(zhì)量評估對傳感器工作模式、工作參數(shù)（射頻、天線、頻譜等）等參數(shù)進行動態(tài)反饋調(diào)整，實現(xiàn)復(fù)雜動態(tài)異構(gòu)多傳感器平臺的聯(lián)合優(yōu)化管理。系統(tǒng)性的提升信息融合的質(zhì)量，進而形成一體化、強對抗、自適應(yīng)的多源信息融合系統(tǒng)，達到提高微弱信號、強隱身目標(biāo)的檢測概率，縮短防御系統(tǒng)的處理時間。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]信息融合理論研究進展:基于變分貝葉斯的聯(lián)合優(yōu)化[J]. 潘泉,胡玉梅,蘭華,孫帥,王增福,楊峰. 自動化學(xué)報. 2019(07)
[2]海上信息感知與融合研究進展及展望[J]. 何友,熊偉,劉俊,劉瑜. 火力與指揮控制. 2018(06)
[3]海上信息感知大數(shù)據(jù)技術(shù)[J]. 何友,周偉. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2018(02)
[4]天基海洋目標(biāo)信息感知與融合技術(shù)研究[J]. 何友,姚力波. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(11)
[5]面向網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的分布式信息融合[J]. 李君靈,趙宗貴. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2017(02)
[6]信息融合發(fā)展沿革與技術(shù)動態(tài)[J]. 趙宗貴,李君靈. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2017(01)
[7]網(wǎng)絡(luò)信息體系中的信息融合與挖掘技術(shù)研究[J]. 劉海峰,張超,羅江,林福良. 指揮與控制學(xué)報. 2016(04)
[8]大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源信息融合的理論與應(yīng)用探討[J]. 化柏林,李廣建. 圖書情報工作. 2015(16)
[9]信息融合動態(tài)與發(fā)展趨勢[J]. 趙宗貴,許陽. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2014(06)
[10]信息融合技術(shù)的起源、功能模型與發(fā)展趨勢[J]. 趙豐,趙宗貴. 電信技術(shù). 2012(S1)
本文編號：3483137
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/jingguansheji/3483137.html
教材專著
