本文以开发战场多传感器管理系统为目标,在深入分析系统的体系结构和功能模块的基础上,对其软件实现问题作了创新性和探索性研究。本文主要研究分布式多传感器管理方法以及其结构与功能问题,如基于规划论、遗传算法、多代理技术、专家系统、神经网络的方法等等,并以多传感器战场侦察系统的分布式多传感器管理为具体背景进行原型系统的软件实现。(1)构建了战场多传感器管理系统,对其系统结构与功能进行了研究。针对分布式多传感器管理问题,讨论了基于多代理技术的协作管理方法。利用智能代理来对分布式多传感器进行管理,主要通过代理之间的交互与协商进行任务分配。传感器代理与传感器相结合使传感器的工作模式实现高度的自动化和模块化,便于多传感器灵活组网,特别是在战场环境中,可以根据传感器的载荷自动实现系统的重构。提出基于多代理分布式管理体系结构,并对其代理之间的通信、代理内部结构和通信层内部结构进行分析与设计。提出了基于多代理技术建立的分布式多传感器管理模型。利用智能代理来对分布式多传感器进行管理,解决复杂战场环境下分布式多传感器管理问题。(2)基于规划论、遗传算法和神经网络对战场多传感器管理算法进行了研究,解决软件编制中的算法问题。为了衡量战场各类传感器的能力和作用,本文提出传感器信息感知能力指数,并运用多属性决策方法对炮兵几种常用传感器的指数进行计算。以传感器—目标的效能因子为中心,结合匈牙利指派算法,提出了一种基于效能因子的分布式多传感器管理方法。通过引入目标优先级函数和传感器与目标的配对函数,定义传感器对目标的效能函数,描述了分布式多传感器管理问题即求解能够使综合效能函数最大并且满足最大跟踪能力约束和对目标覆盖约束的目标分配方案。然后对遗传算法在分布式多传感器管理中的应用进行了探讨,研究了遗传算法的实现。最后通过一个多传感器对多目标分配的例子说明遗传算法在多传感器管理中的适用性。(3)进行原型系统的软件实现,实现系统任务生成,建立目标优先级,多传感器分配,在作战地图上显示传感器的配置,输出多传感器分配表以及战场态势数据库等功能。通过对软件系统的设计与实现的思考发现问题、解决问题,从而促进理论方法的研究。运用已有的或通过研究得出的理论方法来实现原型系统,验证这些理论方法的可行性。探索建立实用的战场侦察多传感器管理系统的可行之路。这个原型系统可为我们在分布式多传感器管理、数据融合等方面的一些研究成果起到很好的促进作用,并为理论和应用研究提供实验手段。