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信号融合是高层次的共性关键技术,在军事和国民经济领域有着广泛的应用前景.该文对检测和集团层信息融合中的一些关键技术以及传感器引导进行了较为深入的研究,提出了多种新便于工程实现的信息融合模型和算法,主要内容概括如下:1、提出模糊环境中的分布式检测融合思想,并在先验概率和代价函数均为梯形模糊数的情况下,基于贝叶斯最小风险准则设计了四种最优分布式检测融合模型,推导出了系统融合中心模糊平均贝叶期网络的隶属度函数解析表示式以及用TDC去模糊方法去模糊后的贝叶斯风险清晰值,并在多种情况下对这四种融合模型进行了计算机仿真比较.2、研究了统计特性完全未知时的分布式检测融合问题.3、研究了基于Bhattacharyya距离准则的决策空间优化划分问题,求出了在Bhattacharyya距离最大意义下的决策空间划分方法,证明了这种决策空间划分方法的最优性和非退化性,分析了选择Bhattacharyya距离作为划分准则的合理性,并进行了计算机仿真比较.4、基于先验门限优化准则分别研究了2D和3D传感器在杂波环境下的检测与跟踪联合优化问题,得到了在瑞利起伏环境下使跟踪性能最优且便于实时计算的信号检测门限.5、对等样本容量下的自备式异类传感器系统,分别研究了在极坐标系下利用角度、在直角坐标系下利用位置和速度、以及在混合坐标系下利用角度、角度变化率和ITG信息的主被动传感器数据关联,给出了关联决策模型.6、研究了主被动传感器异地配置下的全局式异类传感器数据关联.7、对不等样本容量下的自备式异类传感器系统,分别基于统计理论和模糊综合分析理论研究了数据关联的单门限决策、双门限决策、三门限决策和四门限决策逻辑,推导了各门限的解析表示式和近似求解公式;基于模糊综合分析理论提出了一种关联判别函数和关联决策统计量不一致的主被动传感器三门限关联决策方法.8、研究了自备式异类传感器系统中用被动传感器对主动传感器的引导问题.9、作为论文研究过程中的附发泄成果,提出了用模糊数排序准则实现去模糊的思想,并基于模糊数排序的TDC准则和URI准则提出了"TDC去模糊法"和"URI去模糊法".