随着科学技术的发展和现代战争的需要，数据融合作为一门新兴交叉学科，在近年来得到了广泛关注和快速发展，而关于雷达情报处理的研究和应用也日益受到重视。现代战争中，指挥、控制通信和情报系统面临着严峻的挑战。在多雷达情报处理系统中，采用数据融合技术，提供更加实时、准确的情报是现代战争的迫切需求。论文正是围绕这一需求展开的，研究了雷达情报数据融合系统的误差校正和航迹关联问论文较为系统地介绍了数据融合的概念、研究意义、国内外发展状况及其应用，并讨论了数据融合的模型、结构及关键技术论文针对多雷达情报处理系统中的系统误差问题，研究了四种误差校正方法。文研究了密集目标环境中的航迹关联问题，对多传感器数据关联的方法进行了分类，并针对多雷达情报处理系统这个分布式系统，研究了分布式数据关联方法。运用0-1整数规划法建立了密集目标环境的规划模型函数并求解应用在多雷达数据融合软件中，使航迹关联达到了极好的效果，为开发多雷达数据融合软件提供了技术支持。关键词：雷达情报，数据融合，数据关联，误差校正，航迹关联，0-1整数规划现代战争中，新型作战飞机机动性能强，具有隐身特性，加上电子对抗的战场环境，传统雷达情报处理系统已应付不了多目标，高密度的空情要求。为了适应新军事变革要求，在未来信息化战争中雷达能够给出准确的信息情报，雷达情报处理系统在改善硬件条件的同时，开发运用数据融合新技术，从根本上改善雷达情报质量已然成为当务之急数据融合一词最早出现在七十年代末期，是从军事CI系统中提出的，它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理和人工智能学科密切相关，是一门新兴发展起来的交叉学科。
上传时间： 2022-03-18
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随着杜会和经济的发展，环境水污染现象也日趋严重，迫切需要环境水质多参数监测与智能分析系统，以为环境监测、管理和控制提供科学的手段。水质多组分检测涉及到多传感器数据融合、计算机技术、电化学分析和人工智能等多学科的交叉，在众多领域有着广泛的应用。本论文研究环境水质检测与智能分析系统，论文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法多传感器数据融合由于能够利用互补和冗余的信息，显著提高系统的可靠性而得到了广泛应用，而数据融合的关键问题是融合算法。本文深入研究了多传感器数据融合理论的基础上，针对传统融合算法研究存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法，并应用到水质在线检测过程中，不仅缩短了训练的时间，而且提高了融合的可靠性和灵活性2）提出了一种离子传感器的基于最小二乘支持向量机的自校正方法：由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响了其检测精度和可靠性，难以进行连续在线检测。以硝酸根离子传感器为例，研究其自校正方法，以适应动态环境的连续监测根据实验数据，详细分析了硝酸根离子传感器的响应特性，并考虑了零点和时间漂移，提出了一种基于最小二乘支持向量机硝酸根离子传感器的自校正方法，给出了详细描述和分析。3）离子传感器故障检测的小波支持向量机特征提取和支持向量机分类方法在线连续检测的应用要求离子传感器必须具有很高的可靠性，即能够及时准确地判断出离子传感器的故障。本文采用小波支持向量机提取各传感器故障特征，再用支持向量机对故障进行分类，实现对各离子传感器的故障诊断。
标签： 数据融合
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