面向区域覆盖的多传感器优化布站

针对约束条件下传感器优化布站问题,提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)的多传感器优化布站方法。首先网格化战场地理环境,依据战场地理环境和战术条件建立布站约束矩阵;然后考虑任务需求,建立基于探测覆盖率的目标优化函数;最后采用遗传粒子群算法求解传感器最优布站位置。仿真实验验证了所提方法的有效性和合理性。     

面向目标定位的多主动传感器优化布站

针对多主动传感器优化布站问题,提出了一种基于GDOP-CRLB的目标定位精度衡量方法。该方法给出了GDOP-CRLB计算表达式,分析了传感器几何布站形式、传感器的数量、测量精度以及相对高度对传感器定位精度的影响。基于上述研究,给出了提高定位精度的传感器布站策略。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,对于多传感器的优化布站应用具有参考意义。     

异构无人平台不规则区域协同侦察部署方法

针对未来无人化陆战场有人/无人混合编队中异构平台携带多型侦察装备的协同侦察部署问题,提出自适应粒子群-区域最优匹配（PSO-ROM）算法。采用参数自适应和局部变异方法对粒子群优化算法进行改进,并对异构平台中探测性能最优的多个同类型传感器进行优化部署;针对异构平台中的多个其他类型传感器,采用区域最优匹配算法,依次对尚未覆盖的空白区域进行优化部署,直至达到侦察部署目标。实验结果表明,采用PSO-ROM算法进行异构传感器不规则区域部署时,算法执行时间相对于传统粒子群算法平均缩短91%,覆盖率平均提升14.9%,各节点移动距离平均缩短0.65 km。采用PSO-ROM算法开展重要区域的多频谱覆盖时,雷达波段、可见光波段和红外波段的平均覆盖率分别为91.0%、94.3%和96.1%。当覆盖比F达到1.2时,待部署传感器资源的利用率已接近饱和,再增加更多的传感器资源将不会对覆盖率产生明显的改善效果。     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

改进粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

针对雷达组网优化布站问题,通过分析雷达组网探测性能指标,建立了优化布站数学模型,提出了一种融入自适应反向学习机制的改进粒子群算法并应用于雷达组网布站优化。在此基础上,通过调整加权值分析了不同情形下各性能指标对雷达网探测能力的影响,得出了各情形下的最优布站方案。仿真结果表明,采用改进算法得到的布站方案相对标准粒子群算法要更优,从而验证了布站模型的可行性和改进算法的有效性。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于粒子群算法的多基地雷达优化布站方法

为提高多基地雷达探测及"四抗"能力,提出了一种基于混沌变异粒子群算法的多基地雷达优化布站方法.定性分析了多基地雷达的布站原则,并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合混沌理论对标准粒子群算法进行了改进,给出了混沌变异粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速有效得出多基地雷达优化布站方案.     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

面向故障预测与健康管理的传感器优化配置

传感器优化配置是保证装备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统有效实现的基础.针对目前陆军装备保障中缺乏有效的传感器配置方法的现状,以某型防空导弹调平起竖系统为研究对象,建立了考虑传感器失效的PHM系统传感器优化配置模型.对导弹发射车调平起竖系统控制回路进行了分析,在此基础上形成系统的故障-传感器相关性矩阵;根据系统的指标要求建立传感器优化配置模型,采用蚁群算法求解;将结果与粒子群算法进行比较,表明利用蚁群算法取得了更优的配置方案,能够为PHM系统中装备的传感器优化配置提供有效指导.     

基于微分进化算法的区域雷达网抗干扰优化方法

为提高区域雷达网探测能力和抗干扰能力,提出了一种基于微分进化算法的雷达网优化布站方法.建立区域雷达网优化布站数学模型,分析了雷达网在干扰前后威力区的变化,提出了新的雷达网威力区计算方法,给出了微分进化算法在该优化问题中的求解过程.最后,针对雷达网受干扰后威力区收缩,提出了2种解决方案.仿真结果证明该优化方法是有效的.     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

多传感器信息融合的谢弗－登普斯特方法

利用了谢弗－登普斯特方法讨论了两重假设下的多传感器信息融合问题。各个传磁器报告目标存在或目标不存在,所有的传感器报告都传输到信息融合中心,在这里利用了谢弗－登普斯特的组合法则,得到了信息融合中心的最终决策规则,并同多传感器信息融合的Ｌ－Ｒ试验方法进行了比较。     

多传感器定位误差对跟踪性能影响的研究

集中讨论了带有传感器定位误差的多传感器跟踪问题中的滤波方法 ,设计了两个基于一个非线性飞机等效机动模型的扩展卡尔曼滤波器 (EKFs) :最优 EKF(OF)和次优 EKF(SF) ,并应用于带有定位误差的多传感器跟踪问题中。 Monte-Garlo模拟结果表明定位误差对飞机的位置估计影响较大 ,但不影响速度或加速度估计 ;同时说明 OF的性能明显优于 SF。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。     

多传感器极大似然定位中站址误差的影响

针对多传感器目标定位中站址误差对定位精度的影响.首先给出了站址误差的传播模型,然后通过理论和仿真对模型进行了详细的分析.分析表明,站址误差导致的定位误差是各站址误差的代数和,且其系数满足"同向传播系数之和为1,非同向传播系数之和为0"的关系.分析还表明,该误差可以分离为两部分:一部分是"确定性部分".取决于目标和传感器的几何位置关系:另一部分是随机部分,依赖于传感器的量测噪声.此外还证明了该模型虽然是基于极大似然法推导而来的,但却是一个通用模型,只需经过很小的改动即可用于其他定位方法站址误差的影响分析.     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

多传感器数据融合算法综述

数据融合就是利用多传感器的协合效应来提高系统效率,它是现代Ｃ３Ｉ作战系统的关键技术之一．阐述了多传感器数据融合的特点、分布检测、空间、属性融合、态势评估和威胁估计算法,并同时介绍一些关键课题．     

一种用于潜艇多传感器水下信息相关的算法

潜艇多传感器信息相关问题,是潜艇水下信息融合中的一个重要课题。利用统计技术,通过设置粗、细判决门限对潜艇多传感器信息进行了互相关检验研究,给出了相关检验算法。仿真结果表明该算法的有效性与实用性     

机载多传感器数据融合技术

阐述了数据融合技术的基本概念、方法和应用。重点讨论了数据融合在空空作战中的应用,对其工作原理、融合方式、显示格式和扩展功能都作了说明。同时也介绍了一种引入人工智能化技术的多传感器系统,对数据融合发展方向作出了预测。