一种弹道导弹目标时空域信息融合模型

针对弹道导弹目标融合识别系统中,传感器接收到的信息具有模糊性与不确定性的特点,提出了一种基于Dempster-Shafer(D-S)理论的导弹目标时空域信息融合模型;针对模型中影响传感器融合识别性能因素的多元性与各因素权重分配的不合理性,在引入证据网路的基础上,提出了一种基于弹道导弹目标影响因素的融合识别性能证据网络结点模型,并通过分析各结点之间的关系,采用多属性决策和群决策分析权重的方法,提出了一种结点权重分配方法。仿真验证了算法的可行性与有效性。     

MIMO-FNN模型的弹道导弹目标识别方法

针对弹道导弹目标融合识别特点,分析了弹道导弹单传感器多特征多输入多输出模糊神经网络(multiple input multiple output fuzzy neural network,MIMO-FNN)模型、弹道导弹多传感器单特征MIMO-FNN模型,在此基础上,结合弹道导弹目标融合识别的实际流程,提出了弹道导弹目标识别多传感器多特征MIMO-FNN模型。该模型以每个单传感器多特征MIMO-FNN模型的输出为输入,并通过专家知识求取每个传感器的融合权值,采用sum-product模糊推理和加权求和法解模糊,得到模型的融合识别结果,并通过仿真实验验证了所提模型的有效性,最后从多传感器多特征优化和传感器权重2个方面对所提模型进行了可行性分析。     

基于改进DS证据理论的指挥控制系统信息融合方法

对作战目标的识别是指挥与控制系统在作战环境中实施精确打击的前提条件,然而多种系统协同作战必然会对作战目标的识别有差异.针对冲突识别信息融合导致的目标识别不明确甚至错误的问题,提出一种基于改进DS证据理论的指控系统信息融合方法,该方法构建基于智联体的融合模型,在此模型基础上根据皮尔逊相关系数计算出目标识别信息的相关性权重...     

基于改进合成规则的弹头目标综合识别方法

为了提高多传感器弹头目标综合识别能力,提出了一种改进的证据合成规则。通过证据可靠性的AHP评估与分析,计算出证据的权重系数。并通过证据间的夹角余弦计算证据的可信度,得到证据的一致性偏差。根据证据的权重系数及一致性偏差计算其冲突概率分配系数。基于冲突概率的全局分配对多传感器的识别证据进行融合。实例分析表明,该方法能够有效降低弹头目标决策层融合识别的风险,提高弹头目标综合识别的鲁棒性和准确性。     

基于DST和PCR5的弹道目标识别方法

在反导系统中,基于多传感器多源信息的融合识别,一直是研究的热点。为了解决不精确、不确定、冲突的多源信息的融合问题,结合DST(证据理论)和PCR5(比例冲突再分配准则)在处理不同冲突程度证据时的优势,提出了一种自适应的弹道导弹目标识别方法。首先引入关联系数的概念,用来表征证据间的冲突大小;其次给出了目标综合识别步骤;最后结合2个例子进行了仿真验证。结果表明,该方法识别率高,收敛性快,能够有效解决在识别中不稳定、不一致信息的融合问题,具有一定的应用价值。     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

D-S证据理论改进算法提高水下目标识别准确性

D-S证据理论在目标识别中有着广泛的应用,是较好的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,会产生有悖常理的结果。针对此问题,引入传感器的可信度,提出了一种新的改进算法。该算法弥补了D-S证据理论所存在的不足,比其他改进算法融合效果好,此算法应用于水下目标识别,计算结果表明提高了水下目标识别的准确性和有效性。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

一种改进的保障信息融合模型

针对D-S证据理论难以处理高冲突证据信息,而DSmT理论融合效率不高的问题,在分析D-S证据理论和DSmT理论优缺点的基础上,提出将两种算法组合使用的思想,并据此设计了保障信息融合模型。模型以证据信息间的冲突程度为依据,实现了融合算法的自动选择。仿真验证表明,混合模型在有效实现高冲突证据融合的同时,兼顾了融合算法的效率,具有较好的工程应用前景。     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

两级融合系统中目标身份与行为识别技术

建立两级融合系统,联接一级、二级融合系统中的识别功能.提出基于模糊集理论的特征层目标识别技术,基于D-S理论、Bayes理论的时空域决策层目标识别技术、基于贝叶斯网络推理的行为识别技术.解决应用中普遍存在的目标特征界限模糊、身份冲突、身份不稳定、缺少行为识别信息等问题,实现对目标身份和行为的综合识别,以达到对目标的全面...     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

专家系统优化排列准则及时间估计模型研究

军用仿真系统中 ,专家系统作为一个决策软件包 ,满足整个软件系统运行的性能需要 ,因此研究专家系统的推理时间是必要的。专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关。针对知识库结构 ,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库进行建模 ,并给出了相应的时间估计模型及其排列准则 ,从而可以研究专家系统的实时性。     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。