【摘 要】
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该文在单平台多传感器系统下,对数据融合的融合算法和融合方式进行研究,力求能过融合处理得到目标精确的状态和属性估计.其中包括以下主要内容:一、数据融合的处理模型,以及
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该文在单平台多传感器系统下,对数据融合的融合算法和融合方式进行研究,力求能过融合处理得到目标精确的状态和属性估计.其中包括以下主要内容:一、数据融合的处理模型,以及数据融合的概念与结构分类;二、基于自适应遗传算法的多传感器多目标静态数据关联.由于遗传算法的鲁棒性及强大的全避优化能力,故该文提出利用遗传算法来解决在传感器存在漏检、检测空域中目标个数未知情况下,单平台多传感器数据融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题.实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率,并且提高了多传感顺数据融合系统的检测概率;三、基于Elman神经网络的卡尔曼滤波器在多传感器多目标跟踪中的应用.传统的卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间描述时,其估计精度要下降.故作者尝试将Elman神经网络引入,改善这一不足.仿真结果表明,Elman神经网络的使用,使估计精度明显提高;四、基于Bayes推理的属性融合,基于D-S证据理论的属性融合.D-S证据理论较好地克服了Bayes推理的弊端,诸如难以获得先验概率,缺乏分配总的不确定性;五、对态势评估和威胁估计进行了综述.
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