多傳感器信息融合中態(tài)勢估計方法研究.pdf

1、多傳感器信息融合技術(shù)是當前科學研究領域的一個重大課題，其研究內(nèi)容和目的是如何對來自多信息源的信息進行綜合，以獲得比依靠單個信息源得出的關于現(xiàn)實環(huán)境的狀態(tài)描述更為準確、可靠。實質(zhì)上是針對由多個同類或多類傳感器所組成的系統(tǒng)這一特定問題而開展的一種新的信息處理方法。其中，態(tài)勢估計是信息融合系統(tǒng)中的高層關鍵技術(shù)，其實質(zhì)是對提取出來的態(tài)勢元素進行覺察、理解和預測的處理過程。本文對用于態(tài)勢估計的理論和推理模型進行了較為系統(tǒng)的研究，主要研究內(nèi)容如下：

2、 1.首先劃分了態(tài)勢估計要完成的功能，建立了態(tài)勢覺察、態(tài)勢理解和態(tài)勢預測三級功能處理模型，并詳細分析了該模型各級所需完成的功能；在分析態(tài)勢估計推理框架的基礎上，探討了實現(xiàn)態(tài)勢估計的推理算法；針對態(tài)勢估計是在不同抽象級別上對實時信息進行分類處理的漸進式求解過程，考慮使用一個多級分層模型來研究態(tài)勢估計問題。 2.考慮到本文后半部分用于態(tài)勢估計的兩種推理方法都是基于結(jié)點模型的推理過程，文中詳細介紹了基于模糊邏輯的聚類形成的層次

3、結(jié)構(gòu)，利用基于模糊等價關系的方法實現(xiàn)聚類，給出了一種使用知識和最近鄰法相結(jié)合的方法來實現(xiàn)群結(jié)構(gòu)遞增形成的算法，為后面建立推理模型做了鋪墊。 3.討論了態(tài)勢估計的不確定性因果推理方法，分別研究了D-S證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡用于態(tài)勢估計系統(tǒng)的信息融合方法；重點研究了這兩種理論用于態(tài)勢估計問題的信息傳遞過程，并給出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡的信息傳遞算法；在本文的最后討論了這兩種理論在解決有著大量不確定信息的態(tài)勢估計問題時各自的優(yōu)點及不足，并