本文關(guān)鍵詞：電子戰(zhàn)情報分析中多傳感器檢測與位置級數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究

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【摘要】：電子戰(zhàn)情報分析系統(tǒng)需要通過各類傳感器獲得的信息進行處理以得到準(zhǔn)確的戰(zhàn)場態(tài)勢情報,例如,通過電子支援措施對敵方雷達或通信信號進行接收、分選、處理、識別以及全向告警等,同時,需要兼顧己方傳感器得到的敵方目標(biāo)行為,敵方兵力部署等,完成對敵來襲的威脅告警,以進行后續(xù)的電子進攻與防御過程�，F(xiàn)代電子戰(zhàn)的任務(wù)是是削弱并破壞敵方的電子設(shè)備(系統(tǒng)),保護己方電子系統(tǒng)的效能能夠正常地發(fā)揮。為了完成這個任務(wù),情報信息的準(zhǔn)確性以及完整性尤為重要。因此,現(xiàn)代電子戰(zhàn)系統(tǒng)在面對不同平臺下獲得的多樣,不完整的情報時,如何進行有效的數(shù)據(jù)融合處理,最大限度地提升情報的準(zhǔn)確性,同時降低信息冗余度越發(fā)重要,隨著多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展,為電子戰(zhàn)多源融合系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。為此,本文對于電子戰(zhàn)系統(tǒng)中異類傳感器圖像融合,異類航跡關(guān)聯(lián)以及航跡融合技術(shù)進行了研究,具體如下:(1)詳細分析了現(xiàn)代電子戰(zhàn)指揮系統(tǒng)對多傳感器數(shù)據(jù)融合的需求以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的發(fā)展。針對本文研究重點,詳細闡述國內(nèi)前端融合融合領(lǐng)域中圖像融合以及航跡融合的發(fā)展歷程。(2)從圖像處理中的多分辨理論出發(fā),闡述了雙樹復(fù)小波變換的基本原理,同時分別分析了衛(wèi)星光學(xué)圖像以及星載合成孔徑圖像的圖像特征,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于雙樹復(fù)小波變換的光學(xué)-SAR圖像融合算法,并利用某城市地區(qū)圖像作為數(shù)據(jù)源對算法進行了仿真分析。(3)從經(jīng)典的雷達與ESM航跡關(guān)聯(lián)算法出發(fā),針對經(jīng)典算法信息利用率的不足,參照多目標(biāo)跟蹤里的多假設(shè)跟蹤的思想,提出了一種基于最優(yōu)Bayes濾波的雷達-ESM航跡融合算法,提出相應(yīng)的?關(guān)聯(lián)-融合?航跡關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu),并在三種情況下對算法進行了仿真驗證。(4)從Kalman濾波的深入分析入手,討論了進行多傳感器數(shù)據(jù)融合的本質(zhì),并基于測量概率提出了一種加權(quán)融合算法,同時,文章考慮了異類傳感器采樣時間不匹配的問題,提出了一種利用虛擬量測值的異類傳感器航跡融合算法,文內(nèi)分別對所提出的兩種算法進行了仿真分析與驗證。
【關(guān)鍵詞】：圖像融合 航跡關(guān)聯(lián) 航跡融合 異步融合
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN97;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢10-13
• 1.2.1 圖像融合10-11
• 1.2.2 航跡關(guān)聯(lián)11-12
• 1.2.3 航跡融合12-13
• 1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 多傳感器圖像融合算法研究15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 一種光學(xué)圖像與SAR圖像的圖像融合算法15-21
• 2.2.1 雙樹復(fù)小波變換16-18
• 2.2.2 算法原理及步驟18-21
• 2.3 算法仿真驗證21-26
• 2.3.1 融合結(jié)果評價參數(shù)21-22
• 2.3.2 仿真結(jié)果及分析22-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 多傳感器多目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)算法研究28-48
• 3.1 引言28
• 3.2 一種新的雷達與ESM的航跡關(guān)聯(lián)算法28-38
• 3.2.1 問題描述29
• 3.2.2 算法原理29-33
• 3.2.3 算法步驟33-38
• 3.3 算法仿真驗證與分析38-47
• 3.3.1 仿真環(huán)境38-39
• 3.3.2 仿真結(jié)果及分析39-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 多傳感器航跡融合算法的研究48-82
• 4.1 引言48
• 4.2 Kalman濾波及其最優(yōu)貝葉斯解釋48-51
• 4.3 基于量測概率的同類傳感器數(shù)據(jù)融合算法51-66
• 4.3.1 問題描述51
• 4.3.2 算法原理51-53
• 4.3.3 算法步驟53-56
• 4.3.4 仿真分析56-66
• 4.4 基于最小互協(xié)方差的異類傳感器數(shù)據(jù)融合算法66-81
• 4.4.1 問題描述67-68
• 4.4.2 算法原理68-71
• 4.4.3 算法步驟71-72
• 4.4.4 仿真分析72-81
• 4.5 本章小結(jié)81-82
• 第五章 總結(jié)與展望82-84
• 5.1 總結(jié)82-83
• 5.2 展望83-84
• 致謝84-85
• 參考文獻85-90
• 攻讀碩士期間獲得的學(xué)術(shù)成果90-91

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