【摘 要】
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该文研究了复杂干扰环境下的多传感器融合检测、干扰机的多传感器关联与定位、自适应神经网络—模糊推理数据融合(ANN-FRDF)模型,并针对某多传感器武器系统的实际需求进行数
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该文研究了复杂干扰环境下的多传感器融合检测、干扰机的多传感器关联与定位、自适应神经网络—模糊推理数据融合(ANN-FRDF)模型,并针对某多传感器武器系统的实际需求进行数据融合算法的工程化应用研究.该论文中的复杂干扰环境主要指:由系统内部和外部的各种干扰引起的观测数据不完整、不清晰及部分传感器发生故障的情况.该文首先建立了复杂干扰环境下多传感器融合检测系统的马尔可夫模型,给出状态转移图和状态概率,并根据该模型推导出四种复杂干扰环境下融合检测算法.为解决干扰机的多传感器关联处理问题,该文提出一种利用传感器最大探测距离和相对位置信息得到的干扰机角度观测的快速关联方法,并给出关联张角、候选观测集和有效观测集等新概念.该文通过分析传感器状态与性能、环境状况等因素对目标观测的影响、综合采用NN和FR这两项智能处理工具,建立了适合于复杂干扰环境的ANN-FRDF模型.最后,以某多传感器武器系统为背景,研究了数据融合算法的工程化问题,包括数据关联、目标跟踪及融合算法.
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