多源数据融合系统中态势评估技术的研究

摘要

态势评估位于数据融合系统的第二层,它接收一级数据融合所发送的关于战场平台的信息,完成态势觉察的工作,主要包括事件检测和目标分群,并根据态势觉察的输出结果,进行二级态势理解,即判断出战场上敌方的当前意图.该论文首先对态势评估进行了理论研究,讨论了现在通用的三级功能模型,即态势觉察、态势理解和态势预测模型,研究了如何用分级多层黑板来实现该模型,给出了具体思路和可行性探讨;接下来,论文重点研究了态势觉察部分的实现,对于事件检测,将其分成了两类:机动事件和辐射源事件,并分别给出了检测方法,为了方便态势理解部分使用,针对机动事件,将其进行了模糊化;目标分群是该论文讨论的重点,由于目标分群从本质上来说是一个聚类问题,因此将模式识别中关于聚类的理论和算法引入到目标分群问题中是很自然的.该文将目标分群分成了两部分:群的递增建立和群的动态维护,对于群的递增建立,该文对最近邻法、最近邻法的改进算法以及k-近邻法进行了讨论和比较,对于群的动态维护,该文也给出了具体的算法,并探讨了将模式识别中动态聚类算法引入到分群问题中的可行性和理论基础;在完成一级态势觉察的基础上,该文基于计划识别理论和模板推理算法,提出了一种切实可行的态势理解算法.最终通过几个仿真场景对态势评估系统作了性能分析.

目录

文摘

英文文摘

创新性声明和关于论文使用授权的说明

第一章绪论

第一节数据融合的基本概念和研究现状

§1.1.1数据融合概念及处理流程

§1.1.2数据融合的发展及研究现状

第二节态势评估的基本概念和研究现状

§1.1.1态势评估的基本概念

§1.1.2态势评估的研究现状

第三节论文的主要内容

第二章态势评估理论研究

第一节态势评估功能模型

第二节态势评估的黑板模型

§2.2.1分级多层黑板模型的框架

§2.2.2各级黑板的实现及数据结构

§2.2.3黑板控制模块的实现

第三节本章小结

第三章事件检测

第一节事件的分类和提取

§3.1.1平台机动事件

§3.1.2平台辐射源事件

第二节事件的模糊化

§3.2.1模糊数学基础

§3.2.2事件及状态的模糊化

第三节本章小结

第四章目标分群

第一节目标分群的问题描述

第二节群的递增建立

§4.2.1群的递增建立算法

第三节群的动态维护

§4.3.1群的分裂

§4.3.2群的合并

第四节目标分群的理论研究

§4.4.1C-均值算法的介绍

第五节本章小结

第五章基于计划识别的态势理解

第一节计划识别基本理论

§5.1.1计划识别理论概述

§5.1.2计划识别模型

§5.1 3计划识别过程

§5 1.4态势评估计划识别描述

第二节基于模板的推理算法

§5.2 1模板表示法

第三节本章小结

第六章态势评估系统显示结果

第一节事件检测及其模糊化

第二节分群结果

第三节本章小结

结束语

致谢

参考文献

在读期间研究成果