电子学报 ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (9): 1740-1745.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.09.007

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主被动传感器实时信息融合的STMHM算法

芦建辉, 陈东锋, 万朝江, 杨承志   

  1. 空军航空大学, 吉林长春 130022
  • 收稿日期:2011-04-26 修回日期:2012-02-23 出版日期:2012-09-25
    • 作者简介:
    • 芦建辉 男,1983年出生于山西省大同市,现为空军航空大学航空理论系讲师,硕士,主要研究方向:雷达仿真和多传感器信息融合. E-mail:jianhuilusoldier@163.com 陈东锋 男,1979年出生于山东省莱芜市,现为空军航空大学航空理论系讲师,博士,主要研究方向:信息融合和辅助决策. E-mail:twodrifters@126.com万朝江 男,1958年出生于吉林省长春市,现为空军航空大学航空理论系副教授,本科,主要研究方向:信息融合和体系对抗.杨承志 男,1974年出生于甘肃省天水市,现为空军航空大学信息对抗系教授,博士生导师,多项国家、空军重大科研项目负责人,主要研究方向:作战仿真,多传感器信息融合.
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61102120)

STMHM Algorithm of Active and Passive Sensors Real-Time Data Fusion

LU Jian-hui, CHEN Dong-feng, WAN Chao-jiang, YANG Cheng-zhi   

  1. Aviation University of Air Force, Changchun, Jilin 130022, China
  • Received:2011-04-26 Revised:2012-02-23 Online:2012-09-25 Published:2012-09-25
    • Supported by:
    • National Natural Science Foundation of China (No.61102120)

摘要: 主、被动传感器实时信息融合是同时实现目标跟踪和目标识别的重要途径,构建STMHM(空时二维多假设模型)算法来解决该问题.首先,设计主、被动传感器的融合数据模型,并分别构建两类传感器的目标量测空间,设计STMHM的融合空间;其次,提出主、被动传感器量测空间时间初始化方法,并设计模型的滤波算法,给出适应于该算法的信息融合评判规则;最后,设计空中态势,运用该算法对数据进行融合,验证算法的有效性.

关键词: 主动传感器, 被动传感器, 信息融合, 空时二维多假设模型

Abstract: Real time data fusion of airborne active and passive sensors was an important technique achieving targets track and recognition.The spatial time multiple hypothesis model (STMHM) algorithm was brought forward to solve the problem.The data-model was respectively constructed for active and passive sensors according to observed data.Fusion-space of STMHM was built upon the active and passive sensors targets-observed-spaces designed from the data-models.Time initialization method was put forth.Filtering algorithm and judgment rules were discussed.We design an aerial situation data,and then use the algorithm to fuse these data and analyze the validity of the algorithm.

Key words: active sensor, passive sensor, data fusion, spatial time multiple hypothesis model

中图分类号: