电子战情报分析中多传感器检测与位置级数据融合技术的研究

发布时间：2017-09-12 04:39

  本文关键词：电子战情报分析中多传感器检测与位置级数据融合技术的研究

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【摘要】：电子战情报分析系统需要通过各类传感器获得的信息进行处理以得到准确的战场态势情报,例如,通过电子支援措施对敌方雷达或通信信号进行接收、分选、处理、识别以及全向告警等,同时,需要兼顾己方传感器得到的敌方目标行为,敌方兵力部署等,完成对敌来袭的威胁告警,以进行后续的电子进攻与防御过程。现代电子战的任务是是削弱并破坏敌方的电子设备(系统),保护己方电子系统的效能能够正常地发挥。为了完成这个任务,情报信息的准确性以及完整性尤为重要。因此,现代电子战系统在面对不同平台下获得的多样,不完整的情报时,如何进行有效的数据融合处理,最大限度地提升情报的准确性,同时降低信息冗余度越发重要,随着多传感器数据融合技术的出现与发展,为电子战多源融合系统奠定了基础。为此,本文对于电子战系统中异类传感器图像融合,异类航迹关联以及航迹融合技术进行了研究,具体如下:(1)详细分析了现代电子战指挥系统对多传感器数据融合的需求以及多传感器数据融合的发展。针对本文研究重点,详细阐述国内前端融合融合领域中图像融合以及航迹融合的发展历程。(2)从图像处理中的多分辨理论出发,阐述了双树复小波变换的基本原理,同时分别分析了卫星光学图像以及星载合成孔径图像的图像特征,在此基础上提出了一种基于双树复小波变换的光学-SAR图像融合算法,并利用某城市地区图像作为数据源对算法进行了仿真分析。(3)从经典的雷达与ESM航迹关联算法出发,针对经典算法信息利用率的不足,参照多目标跟踪里的多假设跟踪的思想,提出了一种基于最优Bayes滤波的雷达-ESM航迹融合算法,提出相应的?关联-融合?航迹关联结构,并在三种情况下对算法进行了仿真验证。(4)从Kalman滤波的深入分析入手,讨论了进行多传感器数据融合的本质,并基于测量概率提出了一种加权融合算法,同时,文章考虑了异类传感器采样时间不匹配的问题,提出了一种利用虚拟量测值的异类传感器航迹融合算法,文内分别对所提出的两种算法进行了仿真分析与验证。
【关键词】：图像融合 航迹关联 航迹融合 异步融合
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN97;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势10-13
• 1.2.1 图像融合10-11
• 1.2.2 航迹关联11-12
• 1.2.3 航迹融合12-13
• 1.3 研究内容和论文结构13-15
• 1.3.1 研究内容13
• 1.3.2 论文结构13-15
• 第二章 多传感器图像融合算法研究15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 一种光学图像与SAR图像的图像融合算法15-21
• 2.2.1 双树复小波变换16-18
• 2.2.2 算法原理及步骤18-21
• 2.3 算法仿真验证21-26
• 2.3.1 融合结果评价参数21-22
• 2.3.2 仿真结果及分析22-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 多传感器多目标航迹关联算法研究28-48
• 3.1 引言28
• 3.2 一种新的雷达与ESM的航迹关联算法28-38
• 3.2.1 问题描述29
• 3.2.2 算法原理29-33
• 3.2.3 算法步骤33-38
• 3.3 算法仿真验证与分析38-47
• 3.3.1 仿真环境38-39
• 3.3.2 仿真结果及分析39-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 多传感器航迹融合算法的研究48-82
• 4.1 引言48
• 4.2 Kalman滤波及其最优贝叶斯解释48-51
• 4.3 基于量测概率的同类传感器数据融合算法51-66
• 4.3.1 问题描述51
• 4.3.2 算法原理51-53
• 4.3.3 算法步骤53-56
• 4.3.4 仿真分析56-66
• 4.4 基于最小互协方差的异类传感器数据融合算法66-81
• 4.4.1 问题描述67-68
• 4.4.2 算法原理68-71
• 4.4.3 算法步骤71-72
• 4.4.4 仿真分析72-81
• 4.5 本章小结81-82
• 第五章 总结与展望82-84
• 5.1 总结82-83
• 5.2 展望83-84
• 致谢84-85
• 参考文献85-90
• 攻读硕士期间获得的学术成果90-91

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本文编号：835167