基于神经网络的数据融合研究和仿真

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：基于神经网络的数据融合研究和仿真学科专业：计算机软件与理论指导教师：章毅作者姓名：陈于康班学号：200820602048万方数据分类号密级UDC学位论文基于神经网络的数据融合研究和仿真陈于康指导教师姓名章毅电子科技大学成都申请学位级别工学硕士专业名称计算软件与理论论文提交日期2011.3论文答辩日期2011.5学位授予单位和日期电子科技大学

2、答辩委员会主席评阅人年月日万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：2010年5月30日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论

3、文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：2010年5月30日万方数据摘要摘要数据融合是近年的研究热点，是高科技迅速发展的背景下由传统学科和新兴工程领域结合的一门前沿学科技术。数据融合是一门信息处理技术，利用计算机对传感器获取的观测信息，通过分析、综合处理、评估得到对环境的客观量化，并根据需要进行评估、决策。多源信息融合处

4、理的对象来自于多个不同的、分布式的传感器，其技术和方法都更加复杂，在军事领域和民用领域都具有宽阔的应用前景。神经网络由于其特有的信息处理方式，适合于处理数据融合中的一些重要问 题，比如数据关联、目标身份识别、目标的分配等。本文阐述了一些方法把神经 网络相关理论使用到数据融合中数据级、特征级、决策级的信息处理过程中。数 据层的融合主要包括对数据进行预处理去噪、提取特征向量、关联组合、多轨迹 融合等，其目标是得到对目标更客观、准确、全面的特征描述。而特征级融合包 括目标的身份识别等问题。决策层的融合处理是通过

5、态势评估得到当前场景的态 势的正确评估，用优化理论解得到辅助决策信息。本文利用了信息融合理论和方法，通过融合数据中的互补信息，设计实现了 数据关联、目标跟踪和识别、态势评估算法以及决策支持算法。 本文主要工作如下：1.研究了数据融合数据预处理、数据关联、航迹跟踪相关算法，使用基于聚 类中心索引的聚类算法快速解决传感器数据规模大的问题，使用神经网络相关理 论解决目标识别问题。2．使用贝叶斯网络相关理论解决数据融合中态势识别问题，本文根据贝叶斯网络理论构建并实现一种态势评估方案。3．本文用Hopfield神经

6、网络解决目标分配问题。为了实现对目标的控制， 在各种基本路径规划算法的研究基础上，对A*算法进行了一种变形改进使得其时 间和空间得到很大的改进。4.实现一个电子战数据融合仿真系统，利用本文所提出的相关算法进行多目 标的跟踪，身份识别和态势评估，进行决策层的融合，检验上述算法的可行性和 有效性。关键词：神经网络，数据融合，航迹跟踪，目标识别，态势评估，仿真系统I万方数据ABSTRACTABSTRACTDatafusionisaresearchfocusinrecentyears,aswellasafront

7、ier technologycombiningtraditionaldisciplinesandemergingengineering fieldinthecontextofrapidhigh-techdevelopment.Itisaaninformation processingtechnologyusinginformationobservedbysensorsforassessment anddecision-makingviaobjectivequantizationofenvironmentt

8、hrough analysis,synthesis,andprocessing.Multi-sourceinformationfusion acquiresobjectsfrommultipledifferent,distributedsensorsrequiring morecomlextechnologyandmethods,whichhasabroadapplicationprospect inmilitaryandci