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基于空防雷达网络的多传感器信息融合关键技术研究及其应用
近年来,海湾战争及911恐怖袭击、马航MH370失联等国际事件暴露出的空防情报不共享、提供目标属性不明确、航迹不连续、态势评估不准确等问题,严重影响了战争行动和反恐作战。我军受指挥关系、武器性能、地理遮蔽、编制体制等条件约束,不同程度地存在着上述问题,因此,从2010年开始,重点加强了对空防雷达网络情报系统的研究和建设。
本论文所研究的课题,系作者从事几十年雷达情报系统建设与保障维护工作基础上,结合工作实践经验所做的创新和探索。课题重点研究了空防雷达网络系统在多传感器信息融合中的优化布站、目标识别、目标跟踪、威胁评估等关键技术,探讨了有关技术的改进问题,并在工作实际中进行了应用。
课题的研究较好地发挥了多传感器信息融合技术在空防雷达网络中的作用,提高了空防雷达网络系统整体作战性能。论文以实现空防雷达网络系统的布站优化,改进异类传感器信息融合的目标识别,完成被动传感器的目标跟踪,以及分析空防威胁评估为目标,主要基于蚁群算法(ant colony optimization, ACO)、模糊神经网络、高斯-厄密特滤波(Gauss-Her ...

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关键词：关键技术 信息融合 传感器 Optimization 马航MH370