基于分辨力增益的综合识别传感器管理方法

为提高目标综合识别的效能,需对综合识别系统中多种传感器资源进行科学管 理。在分析综合识别中目标优先级和传感器使用约束条件的基础上,建立了利用分辨力增益 作为传感器资源管理优化准则的目标函数,提出了利用传感器混淆矩阵的预测分辨力增益计 算方法,并将粒子群优化算法引入传感器-目标分配NP-hard问题的求解中。仿真结果表明该 方法合理高效。     

基于VBS理论的目标敌我属性综合识别方法

在复杂战场环境下,目标敌我属性综合识别的目的是利用多传感器信息融合得 到目标的敌我属性,为指挥员决策提供依据。将VBS（Valuation based Systems）理论应 用 到目标敌我属性综合识别中,建立了层次化的敌我识别VBS网络模型,用来表示传感器变量 及其可信度信息,探讨了VBS网络参数的获取方法。仿真实例证明了VBS理论能够很好地处理 复杂战场条件下的不确定信息,并且该网络模型具有直观有效、推理组合的计算量小等特点 。