基于衛(wèi)星星座的融合識別與傳感器管理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、融合識別和傳感器管理技術(shù)是天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文針對天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)中衛(wèi)星星座的特點(diǎn)，從以下三個(gè)方面對其進(jìn)行了融合識別算法和傳感器管理策略的研究。
　　1.針對多傳感器系統(tǒng)對空間目標(biāo)的識別過程，提出了基于自適應(yīng)模糊積分的決策層融合識別算法。根據(jù)天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)的實(shí)際情況，選擇進(jìn)行決策層融合識別。在給出了模糊測度和模糊積分的基本定義和性質(zhì)的基礎(chǔ)之上，將其與信息融合理論相結(jié)合，對傳感器的不確定性等進(jìn)行了分析，并

2、定義了此時(shí)用于決策層識別的自適應(yīng)模糊測度。有鑒于此，提出了一種既利用靜態(tài)先驗(yàn)知識又結(jié)合各傳感器判決結(jié)果不確定性的，對模糊測度進(jìn)行自適應(yīng)修正的動(dòng)態(tài)賦值方法，基于自適應(yīng)模糊積分的決策層融合識別算法，有效提高了多傳感器系統(tǒng)的融合識別率。
　　2.在對空間目標(biāo)進(jìn)行紅外雙波段特征提取的基礎(chǔ)上，提出了基于自適應(yīng)模糊積分的特征層融合識別算法?？紤]到天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)主要依靠衛(wèi)星上裝載的紅外中波段以及長波段傳感器來進(jìn)行空間信息獲取，本文分析了空

3、間目標(biāo)的紅外雙波段輻射特性，對比了其與誘餌等其它干擾的輻射特性差異，據(jù)此提取了平均灰度比分布和灰度變化率兩個(gè)可分辨特征。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于自適應(yīng)模糊積分的特征層融合識別算法，利用特征的描述品質(zhì)和決策品質(zhì)對模糊測度進(jìn)行定義，以及對模糊積分進(jìn)行自適應(yīng)處理，使運(yùn)用模糊積分的識別結(jié)果能夠進(jìn)行動(dòng)態(tài)自修正，進(jìn)一步提高了天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)將空間目標(biāo)從誘餌等干擾中識別出來的能力。
　　3.針對天基光學(xué)信息處理系統(tǒng)的特點(diǎn)，建立了融合識別過

4、程中的傳感器管理模型，并提出了基于貪婪算法和基于粒子群算法的模型求解方法。一方面，建立了基于衛(wèi)星星座的傳感器管理模型，通過對目標(biāo)優(yōu)先級和目標(biāo)與傳感器組合性能進(jìn)行具體量化實(shí)現(xiàn)了對優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的定義，又通過傳感器可觀測性分析等給出了約束條件。另一方面，為對建立的優(yōu)化模型進(jìn)行求解，本文引入了貪婪算法和粒子群算法，提出了基于貪婪算法的傳感器管理方法和基于粒子群算法的傳感器管理方法，這兩種算法都能夠?qū)鞲衅髻Y源進(jìn)行合理的分配和充分的利用，并且分析