分布式檢測(cè),跟蹤及異關(guān)傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與引導(dǎo)研究

內(nèi)容概要

信息融合是高層次的共性關(guān)鍵技術(shù)，在軍事和國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。本書(shū)研究了檢測(cè)和位置層信息融合中的一些關(guān)鍵技術(shù)以及傳感器管理問(wèn)題，提出了多種新的便于工程實(shí)現(xiàn)的信息融合模型和算法。主要內(nèi)容為：（1）提出了模糊環(huán)境下的分布式檢測(cè)融合思想，并在先驗(yàn)概率和代價(jià)函數(shù)均為梯形模糊數(shù)的情況下，基于貝葉斯最小風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了四種最優(yōu)分布式檢測(cè)融合模型；（2）提出了統(tǒng)計(jì)特性完全未知時(shí)的分布式檢測(cè)融合算法，在各局部檢測(cè)器僅能提供決策信息情況下，分別得到了代價(jià)函數(shù)為清晰值和模糊數(shù)時(shí)的分布式檢測(cè)融合規(guī)則；（3）解決了在Bhattacharyya距離最大意義下的決策空間劃分問(wèn)題；（4）基于先驗(yàn)門(mén)限優(yōu)化準(zhǔn)則分別得到了2D和3D傳感器在瑞利起伏環(huán)境下使跟蹤性能最優(yōu)且便于實(shí)時(shí)計(jì)算的信號(hào)檢測(cè)門(mén)限，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)與跟蹤聯(lián)合優(yōu)化；（5）研究了多種坐標(biāo)系下的等樣本容量異類(lèi)傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，得到了定量評(píng)估關(guān)聯(lián)性能的解析表示式；（6）對(duì)不等樣本容量下的自備式異類(lèi)傳感器系統(tǒng)，分別基于統(tǒng)計(jì)理論和模糊綜合分析理論研究了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多門(mén)限決策邏輯，推導(dǎo)了各門(mén)限的解析表示式和近似求解公式；（7）分析了自備式異類(lèi)傳感器系統(tǒng)中被動(dòng)傳感器對(duì)主動(dòng)傳感器的靜態(tài)引導(dǎo)性能，并提出了動(dòng)態(tài)引導(dǎo)方法；（8）提出了用模糊數(shù)排序準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)去模糊的思想，并基于模糊數(shù)排序的TDC準(zhǔn)則和URI準(zhǔn)則提出了“TDC去模糊法”和“URI去模糊法”。

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