雷达目标识别中的时空一致性问题课件.ppt

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1、,展示内容1雷达目标识别中多传感器应用时空一致性问题总结与展望,应用多传感器优点*可提高系统的可靠性和鲁棒性可扩展空间和时间上的观测范围*可提高信息的精确程度和可信度可提高对目标物的检测和识别性能可降低对系统的冗余投资,各种传感器的应用与比较目标信息特征传感器识别质量自动化处理对计算机的需求温度前视红外适中234路径参数活动目标显示功能的雷达适中雷达截面及极化矩阵相干雷达适中彩色和电磁图像目视,红外,无源或激光雷达适中目标两维轮廓合成孔径雷达低一中高目标三维轮库全息雷达与激光雷达系统轮廓与极化等综合特征综合使用颇高极高各种数据传感器定性性能比较具体应用数搭歌合处理所得到的推断原始观测数据监视空

2、问范围感晕平台海上监视探测,跟踪及识别目标事件声学电嗽EM辐射辄船飞机潜餐核粒子空中/水面/水下陆基海基空对空防御探测,跟踪及识别飞机电磁干扰CEM1)辐射100海里【战略级地对空防卸数十海里战术级战场情报监视与日标我取探测与识别可能会出现的地面日标电磁辐射个战场为1100里.陆基核粒子预警及战略防御探测临近的酸路行动迹象电磁射全球探测园踪弹道导弹和弹头核粒子多传感器数据融合军事应用实例,数据融合能将来自某一目标的多源信息加以智能化合C!,产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决概念始于20世纪70年代初期,来源于军事领域中的(command,control,communication an

3、d intelligence系统的需要原理,融合层次与体系结构,多传感器数据融合原理*(N个不同类型的传感器收集观测目标数据(2)对传感器的输出数据进行特征提取,提取代表观测数据的特矢量F(3)对特征矢量y;进行模式识别处理完成各传感器关于目标的说明4)将各个传感器关于目标的说明数据按冋一目标进行分纽,即关联(5)利用融合算法将每一个目标传感器数据进行合成,得到该目的一致性解释与描述,多传感器数据融合的3种层次结构数据源1数据源数据源数据源1数据源2数据源数据源1教据源数据源n征捉取特征提取征提取特征提取特江提取|征提取|征摆助(a)数据层融合(b)特征层融合()决策层融合,体糸结构信息融合的

4、硬件体系结构大致分为三类集中式、分布式和混合式*集中式精度高、解法灵活,但对处理器要求高、可靠性较低、数据量大,故难于实现分布式对通信带宽要求低、计算速度快、可靠性和延续性好,但跟踪精度殳有集中式高混合式集中式与分布式的混合,达到平衡,融合方法融合方法加权平均法表决规则法专家系统法神经网络棋拟法加权表决规则简单表决规则判定规则最大置信度集中表决规则规则,时空一致性问题来源在数据融合之前,需要将各个平台转换到同一标准上。多传感器配准误差的主要来源有*(1)传感器的配准误差*(2)各传感器参考坐标系中量测的径距、方位角和俯仰角偏差(3)相对于共同坐标系的传感器的计时误差和位置误差(4)各传感器本身的位置不确定*(5)各传感器采用的跟踪算法不同*(6)为了减小系统的计算负担而在投影变化时采用一些近似方法*(7)雷达天线的正北参考方向的偏差,时空一致性*对于单传感器来说,目标状态噪声和量测误差对各个目标来说都是一样的*对于多传感器系统来说,配准误差造成同一个目标相对于不同的传感器之间有较大的偏差未经配准的雷达组合可能导致比单独使用一个雷达性能还差必须进行空间配准和时间配准!,