由于电子信息技术的迅猛发展,未来战争将很大程度上表现为信息战的形式,信息融合理论的研究必将是未来夺取信息优势的关键。它是数学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术等多学科的交叉和具体应用,己经应用于军事和诸多民用领域。 论文较为系统地介绍了信息融合的基本原理、研究意义、国内外研究现状以及当前研究重点和发展方向,并讨论了信息融合的系统模型、层次结构及主要算法。 目标跟踪在军事领域占据着重要位置,只有可靠且精确的跟踪才能有效的对目标实施打击。论文在讨论几类常用跟踪门的基础上,针对红外系统的大场扫描进行研究,在数据关联性能最佳的前提下来反向推导出性能优化的跟踪门,通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波,最终达到提高跟踪系统性能的目的。 论文研究了人工神经网络在目标跟踪中的应用,在讨论雷达和红外传感器基于最优数据压缩的信息融合算法和航迹融合算法基础上,分别加入 BP 神经网络和 RBF 神经网络,并进行仿真试验,结果表明:多传感器目标融合跟踪,能避免单一传感器的局限性,提高了目标跟踪系统的跟踪精度。仿真结果同时还表明 RBF 网络的逼近能力要优于 BP 网络,训练所花费的时间也要少得多,并且容易达到较高的精度。 论文最后研究了模糊逻辑在机动多目标跟踪中的应用,模糊逻辑技术可以把人的模糊判别的特点引入到跟踪系统中,提高了位置估计的精度,仿真结果证明该方法是行之有效的。