Article or book title, author's surname, DOI

Fusion Methods for UAV Data

Prishepa Yu. V.1, Zlotnikov K. A.2, Shulika K. M.3, Eljushkin V. G.4

research article Pages: 28

  1. 1 к. т. н., с. н. с., нач. Санкт-Петербургского филиала ОАО «Концерн «Вега»
  2. 2 д. т. н, проф. зам. нач. отд. НИЦ (г. Санкт-Петербург) - филиал ФГУ «4 ЦНИИ Минобороны РФ»
  3. 3 к. т. н., с. н. с., нач. отд. НИЦ (г. Санкт-Петербург) - филиал ФГУ «4 ЦНИИ Минобороны РФ», начальник отдела
  4. 4 д. т. н., проф. ОАО «Концерн радиостроения «Вега»

Abstract

The main tasks of data fusion for UAV systems are considered. The purpose of data fusion is to raise the surveillance accuracy, reliability and comprehension for UAV systems as well as for other surveillance systems. The multi-level model of data fusion is proposed for control systems, using UAV systems data as well as other surveillance systems data. The processes of data fusion, the necessary input data, and the results of data fusion are described. It is shown that the variety of objects, processed at different data fusion levels, makes it necessary to use various methods for data fusion procedures. These methods can be transferred to the data fusion technology from the different science spheres. The procedures of complex recognition for simple objects are proposed, as well as simple objects clustering technology.

How to cite

Прищепа Ю.В., Злотников К.А., Шулика К.М., Елюшкин В.Г. Методы совместной обработки информации, получаемой комплексами с БЛА // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. № 7. С. 28.

References
  1. Franklin, E., and White, J., Data Fusion Lexicon. Joint Directors of Laboratories. San Diego. 1987.
  2. Klein, L., Sensor and Data Fusion Concepts and Applications. SPIEPress. 1993.
  3. Васильев В. И. Распознающие системы: Справочник. Киев: Наукова думка. 1983.
  4. Zlotnikov, K. A., and Fedorov, B. F., New distinction measure for pattern recognition in fuzzy features space. Intelligent Robots and Computer Vision XVIII: Algogithms, Techniques, and Active Vision. Proceedings of SPIE, Vol. 3837, 1999, pp. 407-413.
  5. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. 1986.
  6. Ильичев А. В., Волков А. Д., Грущанский В. А. Эффективность проектируемых элементов сложных систем. М.: Высш. школа. 1982.
  7. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир. 1990.