基于网络中心战的模糊神经网络信息融合技术

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1、硕士学位论文基于网络中心战的模糊神经网络信息融合技术FuzzyNeuralNetworkInformationFusionTechnologyBasedonNetworkCentricWarfare张翠翠哈尔滨工业大学2009年6月国内图书分类号：TP212学校代码：10213国际图书分类号：621.39密级：公开工学硕士学位论文基于网络中心战的模糊神经网络信息融合技术硕士研究生：张翠翠导师：宗成阁教授申请学位级别：工学硕士学科、专业：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2009年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP212U.D.C:62

2、1.39DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringFuzzyNeuralNetworkInformationFusionTechnologyBasedonNetworkCentricWarfareCandidate:ZhangCuicuiSupervisor:Prof.ZongChenggeAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:InformationandCommunicationEngineeringDateofOralExamination:June,2009Un

3、iversity:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要网络中心战是美国提出的适应未来信息化战争发展的军队建设和联合作战的指导思想，并在阿富汗战争和伊拉克战争中初见成效。网络中心战的思想在军事领域已经引起了革命性的变化。信息融合技术是网络中心战所面临的关键技术之一，对于网络化作战的有效实施具有重要的意义。多传感器多目标跟踪技术是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例，它围绕着多目标跟踪和多传感器目标跟踪两方面的实现展开。多目标跟踪技术的核心是数据关联。数据关联问题产生于传感器观测过程和多目标跟踪环境的不确定性，因此数据关联具有模糊性。传统

4、的多目标跟踪数据关联算法有最邻近（NNDA）算法、联合概率数据关联（JPDA）算法等，但传统算法普遍存在关联耗时与关联准确度之间的矛盾。针对数据关联问题产生的原因和传统数据关联算法存在的问题，本文提出了一种新的数据关联算法，即模糊神经网络数据关联（FNDA）算法。FNDA算法用模糊神经网络的结构和算法解决多目标跟踪过程中的数据关联问题，同时将目标的非状态信息，多普勒频率和雷达目标截面积，引入到数据关联中来，改善多目标跟踪能力。该算法将模糊推理和神经网络的优势结合起来为解决目标跟踪的数据关联问题提供了一条新的解决途径。本文对FNDA，NNDA，JPDA三种数据关联算法做了对比分析，仿真结

5、果表明：NNDA算法关联耗时最短，但是关联准确度最低；JPDA关联准确度与FNDA相当，但是JPDA在多目标跟踪时，关联耗时太长，实时性不好；FNDA在关联耗时和关联准确度上都可以得到比较满意的结果，在一定条件下缓解了关联耗时与关联准确度之间的矛盾。最后，本文分析了分布式多传感器信息融合系统的结构，研究了用直接法实现多传感器信息融合，并将FNDA算法应用于多传感器多目标跟踪仿真系统中，利用多传感信息融合进一步提高目标跟踪的精度。关键词：多传感器信息融合；多目标跟踪；数据关联；模糊神经网络；-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractNetworkCentricWarfareis

6、theguidingprincipleproposedbyAmerica,andistoadjustthearmyconstructionandthejointoperationinthefutureinformationwarfare,ithaswinnedinitialsuccessinAfghanWarandIraqwar.NetworkCentricWarfareideologyhascausedrevolutionarychangesinthemilitaryfield.Informationfusiontechnologyisoneofthekeytechnologieso

7、fNetworkCentricWarfare,andhasagreatsignificancetotheeffectiveimplementationofnetworkoperations.Themulti-sensormulti-targettrackingtechnologyisanapplicationinthetargettrackingfieldofinformationfusiontechnology,itconcludesther