当前课程知识点：情报监视侦察信息融合技术 > 专题一 情报监视侦察信息融合技术概述 > 1.3 信息融合功能模型 > 视频
大家好
本次课我们学习信息融合的功能模型
不同的监视侦察手段由于其工作机理的差异
可以从不同角度获取目标的探测数据
这些探测数据送到融合处理中心
进行不同层次的融合处理
零级处理又称信号/特征评估
主要目的是实现信号的特征提取
如从雷达回波中提取目标的位置信息
从侦察图像中提取目标的位置或尺度信息等
处理结果为特征状态及其置信度
一级处理即实体评估
主要目的是实现实体状态的感知
获取实体的状态和属性
如根据不同时刻获取的雷达点迹数据
生成雷达的航迹数据以及航迹参数信息
处理结果为实体状态及其置信度
二级处理即态势评估
主要目标是实现相关状态的评估
如对实体关系的估计
识别实体的态势
并推断实体的属性
处理结果为估计的实体间的关系 态势及其置信度
三级处理即威胁评估或影响评估
主要目标是实现实体或态势等状态的代价或效益分析
估计或预测其对参与者状态的影响
处理的结果为估计/预测的实体与态势的威胁程度
四级处理即过程评估
是实现性能精细分析的过程
处理结果为估计的性能程度
效能程度及其置信度
当然上述各级处理都离不开强大的数据库管理系统的支撑
以上我们介绍的就是目前公认较为权威的
JDL信息融合功能模型
按照信息抽象的程度由低到高将信息的融合功能
分为五个不同级别的处理
我们这门课主要介绍零级处理
和一级处理过程中涉及到的技术和应用问题
零级处理过程中
不同的探测手段可以提取到目标的位置 属性等特征
但不同的探测手段获取数据的格式可能不一致
因此首先要进行数据格式的转换
另外以雷达为例
雷达直接探测的位置是目标相对于雷达的位置
这个位置必须转换到大地坐标系中才有应用意义
因此对数据格式的转换和目标坐标变换
是在零级处理中非常重要的预处理工作
除了格式转换和坐标变换以外
数据预处理工作还有一项重要工作就是系统误差修正
如图所示
对某时刻空间中飞行的飞机而言
蓝色点代表飞机的真实位置
绿色点和红色点
分别代表雷达A 雷达B对该飞机测量的位置
可见测量位置与真实位置存在偏差
其中由于系统原因导致的误差是可以进行修正的
我们把消除各传感器系统误差的过程称为系统误差修正
此外零级处理中还包括
时间配准等其他预处理工作
这里就不一一展开了
一级处理也就是实体评估中
首先就是要通过数据关联判断哪些探测数据属于同一目标
如图所示
在某时刻雷达A 雷达B 雷达C都发现了多个目标
此时确定哪些探测数据来自于同一目标的处理方法
就称为静态关联
另一种情况就是利用已经形成的航迹数据
去判断下一时刻获取的探测数据哪些是属于该目标的
这种处理方法称为动态关联
在确定出属于同一目标的测量数据以后
根据目标的运动模型来维持对目标当前状态的估计
从而获取目标运动航迹的过程称之为目标跟踪
在各雷达形成目标的局部航迹后
在融合中心
通过相应的技术来确定不同传感器的局部航迹是否对应同一目标
这一处理技术称为航迹关联
航迹关联本质上属于数据关联的一种类型
如果属于同一目标
此时进一步将来自于多个传感器的局部航迹
融合形成一个统一的目标航迹
就是我们所说的航迹融合处理
本次课我们主要以较为权威的JDL信息融合的功能模型
给大家介绍了在融合处理中心
不同级别融合处理的目标和处理的结果
并对零级处理和一级处理中
涉及的主要处理工作给大家进行了简单讲解
这也是后面在融合处理部分将要开展学习的主要技术工作
最后给大家留一个思考题
在实体评估阶段要做的主要处理工作有哪些
其含义是什么
本讲到此结束
谢谢大家
-1.1 情报监视侦察信息融合的地位与作用
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-1.2 情报监视侦察机理
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-1.3 信息融合功能模型
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-2.1 情报监视侦察传感器分类
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-2.2 雷达主要功能
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-2.3 雷达测距方法
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-2.4 雷达测角方法
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-2.5 微波成像
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-2.6 光学成像
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-3.1 估计理论的基本概念
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-3.2 贝叶斯估计
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-3.3 最大似然估计
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-3.4 最小二乘估计
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-3.5 线性最小均方误差估计
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-3.6 卡尔曼滤波原理
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-3.7 卡尔曼滤波应用
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-4.1 单目标跟踪处理流程
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-4.2 目标运动的数学模型
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-4.3 雷达量测的数学模型
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-4.4 基于机动检测的目标跟踪
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-5.1 多传感器多目标融合跟踪流程
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-5.2 多目标点迹与航迹关联
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-5.3 集中式融合跟踪处理
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-5.4 多传感器航迹与航迹关联
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-5.5 分布式融合跟踪处理
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-6.1 图像情报融合处理基本流程
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-6.2 图像配准方法
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-6.3 图像融合处理方法分类
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-6.4 可见光与红外图像融合方法
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-6.5 全色与多光谱图像融合方法
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