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目录
摘要
.......................................
Abstract
.................................................................
目录
.......................................
1
绪论
.....................................
1.1
智能雷
............................
1.1.1
智能雷概述
................
1.1.2
智能雷的探测识别系统
…
…
1.1.3
智能雷声目标识别技术综述
1.2
多传感器数据融合技术概述
.....
1.3
论文的研究内容
、
目的和意义
…
…
1.4
论文的主要工作和贡献
..........
2
智能雷中多传感器数据融合目标识别
…
.
2.1
多传感器数据融合技术
..........
2.1.1
2.1.2
2.1.3
2.1.4
2.2
智能雷中的多传感器数据融合目标识别
221
目标探测与分类识别系统
........
2.2.2
目标识别的数据融合
.............
223
目标识别融合系统的处理结构•
…
…
2.3
本章小结
...............................
3
智能雷中信号预处理和特征提取
.............
3.1
信号去噪
................................
中值滤波
.........................
加权递推平均滤波
...............
复合滤波法
......................
声信号预处理结果
...............
多传感器数据融合技术的基本原理
多传感器数据融合的层次
.........
多传感器数摇融合的结构
.........
多传感器数据融合的方法
.........
»1.1
3.1.2
3.1.3
3.1.4
3.2
信号的功率谱分析
.....
3.2.1
功率谱估计法
…
…
.
3.2.2
声信号功率谱分析
3.3
信号的参数特征提取
…
…
,
..II
III
..3
..5
..7
..7
..9
..9
..9
10
11
12
14
14
15
15
16
17
17
17
17
18
18
20
20
21
22
111
3.3.1
信号的
AR
模型参数特征分析
3.3.2
特征提取准则
...............
3.33
特征提取结果
...............
3.4
本章小结
..........................
4
神经网络分类器设计
....................
4.1
神经网络结构和模型
..............
4.2
BP
网络学习算法
..................
4.3
目标识别中神经网络分类器的设计.
4.3.1
网络结构
.....................
4.3.2
网络学习
....................
4.4
目标分类识别实验
.................
4.5
本章小结
..........................
5
分布式统计决策融合目标识别
..........
分布式统计决策准则
..............
判决规则
..........................
融合中心的决策融合算法
.........
实例计算
..........................
分布式统计决策融合目标识别实验
统计决策融合方法讨论
............
本章小结
..........................
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
5.7
6
基于不确定推理的目标识别融合
.....................
6.1
不确定推理方法
................................
6.1.1
主观
Bayes
法
.............................
6.1.2
证据理论
..................................
6.2
主观
Bayes
方法的应用
..........................
6.3
证据理论的应用
................................
6.3.1
D
・
S
方法的基本应用过程
..................
6.3.2
基于证据理论的应用算例分析
...........
6.3.3
证据理论和主观贝叶斯方法的比较
......
6.3.4
D
・
S
证据理论的递推融合
..................
6.3.5
基于神经网络的基本概率赋值函数的构造
636
D
・
S
方法在探测目标识别融合中的实验
…
…
6.4
本章小结
........................................
结论
......................................................
致谢
......................................................
参考文献
.................................................
22
23
24
25
26
26
28
29
30
31
32
33
34
34
35
35
38
38
39
40
41
41
41
43
46
47
47
48
49
50
52
54
57
58
60
61
IV
硕土•论文
智能雷中基于数据融合的目标识別技术研究
1
绪论
11
«能
《
1.1.1
智能雷様述
智能雷
(
smart
mine)
又称为灵巧地雷或寻的地雷
,
能够自动识别目标
,
并在远
距离上攻击目标
。
智能地雷的出现
,
改变了传统地雷的作战模式
,
使得地雷有了探测
、
追踪和主动攻击的能力
。
智能雷不再是静止
、
被动的防御型武器
,
而是大大提高扩展
了传统地雷的防御范围的
,
成为具有主动作战能力和攻防兼备的作战武器
23
】
智能地雷是新概念弹药
,
它的发展可以追溯到
20
世纪
70
年代
。
光电技术
、
微电
子技术的进步
,
紧凑可靠的电子装置和高效能电源技术的发展
,
使得地雷发生了很重
要的变化
。
首先是出现了利用声
、
振动
、
磁
、
红外线探测技术感应目标的地雷
。
90
年代
,
高速微处理芯片技术
、
传感技术和遥感技术已经相当的发达
,
采用复合型传感
器的地雷不仅能探测到目标
,
而且还能识别目标
;
先进的电子传感器和处理预成型弹
丸的结合
,
使得地雷有了摧毁各类装甲目标的能力
,
这使得地雷向智能方向发展成为
可能
[
叫
当今
,
各国开发的智能雷主要有反坦克装甲车辆和反超低空飞彳亍的武装直升机两
种
。
大多采用声响
、
红外•振动传感器或毫米波雷达以识别和探测目标
,并配有发射
装置
,
能区分敌我
,
发射爆炸成型弹丸
。
目前
,
只有美国等极少数国家拥有商业化的
产品问世
,
我国对这方面的研究起步较晚
,
然而由于国家重视
,
也取得了很大的成果
,
但至今尚没有定型产品装备部队⑴
。
1.1.2
智能雷的探测识别系统
传感探测
、
识别与控制系统是智能雷的核心部分
,
目前智能雷的传感探测
,
根据
它所采用的探测器类型数目
,
一般有单一体制和复合体制两大类型
。
单一体制的探测
系统只利用了某一类传感器
,
如声传感器
。
这种地雷典型的如美国的
AHM
反直升机
地雷
,
基于复合体制的智能雷则利用了多类探测手段
,
如采用声和红外
、
声和毫米波
、
声和震动等
。
这类地雷典型的有美国的
XM.93
广域地雷
、
ERAM
远程反装甲地雷
,
英
、
法研制的
“
阿杰克斯八'阿皮拉
”
路旁反坦克地雷等
。
下面是几种典型的智能雷
探测识别和控制系统
。
「
工
美国的
AHM
反直升机地雷•它通过声传感器和信号处理器探寻直升机螺旋桨叶
片的独特声响
,
并能分辨直升机的类型
,
其可靠性达
90%,
防御范围为半径
400
米
、
硕上论文
智能雷中基于数据融合的目标识别技术研究
高度
200
米以下的空域
,
战斗部的有效距离在
100
米以上
。
这种智能地雷可用人工
、
火箭炮
、
陆军战术导弹或
“
火山
”
布雷系统布设
。
当友方部队通过时
,
它可通过编程
传感器关闭雷场
,
防止造成误伤
。
美国的
XM-93
广域地雷
,
该雷布设后展开十条稳定的支腿和一个传感器阵列
,
传感器阵列由三个微音器和一个地雷探测器构成
。
当传感器阵列在
100
米毁伤半径内
探测到坦克到来时即进行跟踪
,
并测定坦克的行进方向和速度
,
由微处理机计算出坦
克运行轨迹
,
然后控制子弹药发射装置处于准确的角度
,
同时计算出子弹药飞行轨迹
与坦克运行轨迹的交汇点
,
使子弹药装置对准目标
,
适时点火起爆
,
并击穿坦克顶甲
。
该雷布设后
,
对目标的探测
、
识别确认与击毁均自动进厅
,
最大作用距离为
400
米
,
并可远距离遥控
。
美国
ERAM
远程反装甲地雷这种地雷为空投寻的地雷
,
主要用于攻击坦克顶甲
,
杀伤车内乘员
,
破坏车内设备
,
使坦克丧失战斗力
。
该雷由发射器
、
音响探测器
、
数
据处理器和
2
枚带红外传感器的
“
斯基特
”
自锻破片战斗部等部分组成
。
它的药型罩
在装药起爆时
,
能在
100
〜
150
毫秒的时间内被爆轰波的高压锻造成高压弹丸
,
弹丸
飞行速度约
2750
米
/
秒
。
该雷装在美空军
SUU-65/B
战术投弹箱内
,
离开投弹箱后自
动打开降落伞
,
以
50
米/秒的落速下降到地面上
。
地雷借助冲击惯性抛掉降落伞
,伸
出
3
根接收目标音响的传感器天线
,
探寻进入苴作用范围内的目标
。
一旦发现目标
,
即自动进行识别和跟踪
,
自动计算目标未来位置
,
发射器旋转至
45°
沿目标拦截弹
道射出第一个战斗部
。
战斗部上的红外传感器探测
、
跟踪目标和引爆战斗部内的炸药
。
炸药爆炸形成高速弹丸
,
攻击坦克顶部装甲
。
第一个战斗部发射后
,
发射器自动旋转
180
。
,
对准第二个目标
,
准备发射第二个战斗部
。
英
、
法研制的
“
阿杰克斯
”
“
阿皮拉
”
路旁反坦克地雷系统该系统为自主式远程
反坦克地雷系统
,
设置在路旁
。
它由邛可杰克斯
”
探测
/
火控系统和邛可皮拉"反坦
克火箭筒•地雷两大部分组成
,
邛可杰克斯
”
探测
/
火控系统由音响•震动警戒传感器
、
被动红外寻的传感器和微处理机组成
。
作战时
,
将全地雷系统放在隐蔽处
,
当装甲车
辆接近地雷时
,
音响-震动警戒传感器报警
,
红外寻的传感器将目标的距离输入微处
理机
,
由微处理机测定目标的方位
,
计算出发射地雷的提前角
。
当装甲车辆以
3
〜
80
千米时的行驶速度接近地雷时
,
地雷能在
2
〜
200
米距离内穿透
700
毫米以上厚度的
装甲
。
总结以上智能雷的探测识别系统
,
具有如下特点
:
(
1
)
儿乎都采用了利用多种传感器的复合探测体制
,
这样可以大大提高探测识
别的精度
,
并且可以适应多种目标
:
(
2
)
为了进行目标探测和识别
,
必然涉及到信号处理
,
因此智能雷中都有相应
的信号处理部分
;
硕匕论文
智能雷中臬于
》
据融合的目标识别技术研究
(
3
)
智能雷的探测识别系统中
,
都包含了自动处理
、
识别及控制功能
,
这部分
功能都采用微处理器来实现
,
这也是智能雷最显著的特点之一
。
1.13
智能雷声目标识别技术综述
在智能雷的传感探测系统中
,
几乎都采用了声传感器作为目标探测和识别用
16
刀
。
声探测技术尽管是一门非常古老的学科
,
但由于它在现代战争中
,
和其他电子
、
雷达
探测技术相比
,
至少具有如下优点
:
声探测技术采用被动工作方式
,
不易被敌方发现,
也不易受到电子干扰或无线电测向以及定位
:
声波能绕山传播
,
穿过丛林
,
所以能探
测到隐藏在障碍物后面的目标
,
不受视线限制
;
体积小
,
重量轻
,
机动性强
,
易于隐
蔽
,
不受气候等自然条件限制
,
可以全天候工作
;
探测精度高
,
虚警率低
;
成本低
,
只是雷达的几十分之一
,
因此目前它仍然是智能雷应用中最重要的目标探测方法卩叫
目前国内智能雷中的目标识别技术主要是基于声探测技术的
,
其典型的目标识别
系统由声传感探测器
、
信号预处理
、
特征提取和分类器四部分构成
,
如图
1.1
所示|国
。
图
L1
智能雷声目标识别系统的基本构成
传感探测器完成目标信号的接收任务
,
将目标信号转变为电信号
,
以便于后续信
号处理.
信号预处理包括硬件的和软件的
,
硬件的如采样保持
、
RC
低通滤波等
,
软件的
主要是针对采集到的信号进行数字滤波
、
去噪等
,
提高信号的信噪比
,
以便更准确地
进行目标识别
。
特征提取是智能雷探测目标识别系统中最重要的一坏
,
也是目标识别的关键技
术
。
其主要任务是从信号中提取出最能代表或区分目标类型的固有的
、
本质的特征
,
进彳亍量测并将结果数值
(
字
)
化
,
或将信号分解并符号化
,
形成特征矢量或符号串
、
关系图
,
从而产生代表目标的模式
【
纠
。
特征可分为时域特征和频域特征
,
由于频域信
息更能反映目标特性
,
因此在信号处理中
,
通常将釆集到的时域波形信号变换为频域
中的等效形式
,
利用频谱识别目标
。
目前常用的声目标特征提取的方法主要有跆
」
0
」
儿
(
1
)
相关法
这是一种较简单的目标识别方法
,
它是将传感器采集的时域信号与预先存储的参
考波形进行相关运算
,
按相关性的大小來判别目标类型
。
这种方法可以用硬件实现
,
处理简单
,
但是其所需的数拯量
、
存储量和计算量都较大
,
特别当信号受到环境等的
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