本文關鍵詞：多源引導信息融合及其關鍵技術研究　出處：《中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所)》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 多源引導信息 光電引導跟蹤系統(tǒng) 信息融合 目標識別 威脅估計 區(qū)間直覺模糊 灰關聯(lián) 優(yōu)化算法

【摘要】：隨著微電子技術、計算機技術、傳感器技術的發(fā)展,多源信息融合技術已逐步發(fā)展為一個新的研究方向,并得到了廣泛應用。本文針對多源引導信息融合的特點,在其模型框架中分析了多源引導信息融合的幾個關鍵技術,重點研究了其中的目標識別和威脅估計兩個方面,提出相應的方法,應用于某光電引導跟蹤系統(tǒng)中。本文的主要工作和貢獻如下:1.介紹了光電引導跟蹤系統(tǒng)多源引導信息融合的基本理論和模型框架,對其中目標識別和威脅估計技術的研究情況進行了歸納總結;介紹了現(xiàn)有目標識別和威脅估計的相關算法,分析了各自的優(yōu)缺點,并確定了本文所采用的主要技術手段。2.針對區(qū)間直覺模糊集和灰關聯(lián)分析的特點,提出了一種基于區(qū)間直覺模糊灰關聯(lián)分析的目標識別算法,應用于光電引導跟蹤系統(tǒng)的目標識別過程中。該方法根據(jù)多源引導信息來獲取目標特征參數(shù),采用區(qū)間直覺模糊數(shù)來表征特征參數(shù)對目標類別的隸屬度和非隸屬度,形成目標識別矩陣。從中提取出正、負理想識別策略,采用灰色關聯(lián)理論對識別矩陣進行分析,從而建立各目標類別的灰關聯(lián)序。實驗結果表明,基于區(qū)間直覺模糊灰關聯(lián)的目標識別算法的識別誤差小于采用單一方法的識別誤差,并且能夠避免組合爆炸問題。3.針對傳統(tǒng)方法在比較直覺模糊值和區(qū)間直覺模糊值時的不足,提出了綜合函數(shù)法,應用于對目標識別矩陣的分析過程中。該方法對得分函數(shù)和精確函數(shù)進行加權融合,并利用決策結果對加權因子進行自適應調節(jié)。綜合函數(shù)法可以有效改善傳統(tǒng)方法中由于凈利潤最大化而帶來的缺陷,并對兩模糊值之間的差值提供一個估計。4.針對粒子群優(yōu)化算法(PSO)和BP神經網絡的特點,對PSO算法進行了改進,提出了基于改進PSO算法優(yōu)化BP神經網絡(MPSO-BP)的目標威脅估計算法,應用于光電引導跟蹤系統(tǒng)的目標威脅估計過程中。該方法采用PSO算法優(yōu)化BP神經網絡的初始權值和閾值,在PSO優(yōu)化過程中引入變異過程,并對加速因子進行自適應處理,以避免粒子種群的快速趨同效應,使優(yōu)化后的BP神經網絡能夠更好地預測輸出。實驗結果表明,MPSO-BP網絡的預測誤差小于BP網絡和PSO-BP網絡,并且能夠較好地解決對于小樣本訓練問題,避免神經網絡陷入局部極值。5.針對螢火蟲優(yōu)化算法(GSO)、磷蝦群算法(KH)和支持向量機(SVM)的特點,建立了基于GSO算法優(yōu)化SVM(MGSO-SVM)、以及KH算法優(yōu)化SVM(KH-SVM)的目標威脅估計模型,并提出了基于各自模型的算法,應用于光電引導跟蹤系統(tǒng)的目標威脅估計過程中,使優(yōu)化后的SVM網絡能夠更好地完成目標威脅估計。實驗結果表明,GSO-SVM和KH-SVM的預測誤差明顯小于SVM。
[Abstract]:With the development of microelectronic technology, computer technology and sensor technology, multi-source information fusion technology has gradually developed into a new research direction. And has been widely used. According to the characteristics of multi-source guided information fusion, this paper analyzes several key technologies of multi-source guided information fusion in the framework of its model. Two aspects of target identification and threat estimation are studied, and the corresponding methods are proposed. The main work and contributions of this paper are as follows: 1. The basic theory and model framework of multi-source guided information fusion are introduced. The research of target identification and threat estimation is summarized. This paper introduces the existing algorithms of target recognition and threat estimation, analyzes their advantages and disadvantages, and determines the main technical means used in this paper. 2. Aiming at the characteristics of interval intuitionistic fuzzy sets and grey association analysis. A target recognition algorithm based on interval intuitionistic fuzzy grey correlation analysis is proposed, which is applied to the target recognition process of photoelectric guided tracking system. The interval intuitionistic fuzzy number is used to represent the membership and non-membership degree of the feature parameters to the target category, and the target recognition matrix is formed, from which the positive and negative ideal recognition strategies are extracted. The grey correlation theory is used to analyze the recognition matrix, and the grey correlation order of each target category is established. The experimental results show that. The recognition error of the target recognition algorithm based on interval intuitionistic fuzzy grey correlation is smaller than that of the single method. And can avoid the combinatorial explosion problem. 3. Aiming at the shortcomings of traditional methods in comparing intuitionistic fuzzy values and interval intuitionistic fuzzy values, a comprehensive function method is proposed. The method is applied to the analysis of target recognition matrix, which combines the score function and the accurate function. Using the decision result to adjust the weighting factor adaptively, the comprehensive function method can effectively improve the defects caused by the net profit maximization in the traditional method. The difference between the two fuzzy values is estimated. 4. According to the characteristics of particle swarm optimization (PSO) and BP neural network, the PSO algorithm is improved. A target threat estimation algorithm based on improved PSO algorithm is proposed to optimize BP neural network. PSO algorithm is used to optimize the initial weight and threshold of BP neural network, and the mutation process is introduced in the process of PSO optimization. In order to avoid the fast convergence effect of particle population, the optimized BP neural network can predict the output better. The prediction error of MPSO-BP network is smaller than that of BP network and PSO-BP network, and it can solve the problem of small sample training. To avoid the neural network falling into local extremum. 5. Aiming at the characteristics of the firefly optimization algorithm (GSOO), krill swarm algorithm (KH) and support vector machine (SVM). The target threat estimation model based on GSO algorithm optimization and KH algorithm optimization is established, and the algorithm based on each model is proposed. In the process of target threat estimation in photoelectric guided tracking system, the optimized SVM network can accomplish the target threat estimation better. The prediction error of GSO-SVM and KH-SVM is obviously smaller than that of SVM.
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1438230