双模制导系统中导引头跟踪信息置信度判别

判别导引头对目标跟踪信息的可用性是双模制导系统中的关键环节.判别系统中引入置信度指标来描述跟踪信息的可用性.根据导引头探测环境复杂多变的特点,运用具有自主智能性的模糊逻辑推理系统对导引头跟踪信息的置信度进行判别,并针对模糊逻辑推理系统判别耗时问题,提出了把描述跟踪目标信息不确定性的模糊推理规则转化为神经网络的方法,实现了对导引头目标跟踪信息快速性、准确性的判别,满足了双模制导系统的要求.     

基于分类器联合的反舰导弹HRRP目标识别与拒判研究

为了进一步提高存在库外目标情况下反舰导弹的目标识别率,利用高分辨距离像(HRRP)信息,构造了一个兼具拒判功能的反舰导弹目标自动识别系统。利用feko软件仿真建立了6类目标在不同方位角下HRRP数据库,并针对HRRP识别问题,提取7个基于目标结构的平移不变特征;选择二次判别分类器、7-最近邻分类器和决策树分类器作为基分类器,并利用LM-BP神经网络作为联合器构成多分类器系统;引入基于非参数估计的置信度评估方法,确保系统能够拒判置信度较低的待测样本。试验结果表明:LM-BP集成系统能够提高基分类器的分类性能,且在库外目标存在情况下,引入适当置信度判别阈值的多分类器系统能够兼顾识别正确率和宣判率。     

多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法

为了提高远程自主水下航行器组合导航系统的导航精度,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航系统方案.在建立SINS、DVL、LBL、深度计和航向传感器的误差模型的基础上,推导了多传感器信息融合模型,详细设计联邦滤波器结构,并给出各传感器输出频率不同时滤波器的解决方案.最后进行仿真试验,仿真结果表明该方法能充分融合多导航...     

多传感器信息融合的优化配置启发式算法研究

多传感器是信息融合系统的基础,多传感器优化配置技术在军事领域具有越来越重要的作用。讨论了多控制器与多传感器的优化配置问题,基于各台控制器所控制的传感器数量相对均衡、各台控制器对每一类传感器的控制数量相对均衡和各台控制器向不同传感器发出控制指令的间隔时间相对均衡三个要求,提出了多传感器信息融合的优化配置启发式算法和实现流程,并通过实例说明了该方法的适用性和有效性。     

基于多级神经网络的类型融合

研究了基于多级神经网络的类型融合方法。这种多级神经网络分为传感器子网和融合子网两部分。传感器子网是一种基于专家规则的模糊神经网络,根据专家规则确定网络结构,网络节点和传递函数都有明确的意义,避免了普通神经网络层数和隐层节点数难以确定的缺点。经过训练的传感器子网能够实现各目标类型的置信度分配,然后用融合子网对多个传感器子网输出结果进行融合,得到目标类型的最终判决。在融合子网中,加入了各传感器的可信度,使融合结果更可靠。仿真结果表明,此方法鲁棒性强,识别率高。     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案

提出了被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案。针对雷达和红外成像测量数据率不同的特性,研究了被动雷达/红外成像测量输出时间同步校准算法;根据雷达和红外成像测量输出的目标冗余信息对各自测量噪声方差进行在线实时估计,提出了一种具有自适应修正能力的卡尔曼滤波算法;采用神经网络—模糊推理方法设计了具有自主判别能力的测量信息有效性判别系统,提出了基于测量信息置信度的加权融合算法。通过仿真验证了该方案的有效性。     

多传感器目标识别融合模型研究

针对目标识别中传感器正确识别概率、目标识别先验概率等参数难以求取问题,提出将目标识别集合划分为子集,证明了目标相对于目标识别子集的潜在概率分布与目标隶属于目标识别子集的置信度对应关系,在选取目标识别置信度距离测度基础上,建立了目标识别置信度的最优融合模型,实现了多传感器目标识别决策级融合.     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的     

低轮PUFFIN算法的积分攻击

PUFFIN是一个分组长度为64bit的轻量级分组密码算法,其密钥长度为128bit。对PUFFIN抵抗积分攻击的能力进行研究,构造并证明PUFFIN算法存在5轮和6轮积分区分器。利用6轮积分区分器对8轮PUFFIN进行积分攻击,可恢复2轮共100bit轮密钥,攻击的数据复杂度为220个选择明文,时间复杂度约为233次8轮加密,存储复杂度为220,这是目前为止对PUFFIN最好的积分分析结果。     

八轮MISTY1算法的相关密钥扩大飞来去器攻击

密钥扩展算法对分组密码的安全至关重要,目前各种攻击方法越来越关注密钥带来的影响.通过分析非线性函数FI和密钥扩展算法,并观察轮子密钥的排列方式,寻找到MISTY1算法一个包含290个弱密钥的、可应用于相关密钥扩大飞来去器攻击的弱密钥类.在弱密钥类的基础上,寻找到两条相互独立的相关密钥差分路径,从而构造了一个七轮MISTY1算法的相关密钥扩大飞来去器区分器,进而实现了对八轮MISTY1算法(不带最后FL层)的相关密钥扩大飞来去器攻击.攻击需要263个选择明文,攻击的计算复杂度是270.该攻击是第一个对不带最后FL层MISTY1算法的八轮攻击,且与同类攻击方法相比,攻击算法放宽了所需要的相关密钥的限制条件.     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会进行数学相容性检验并加权.首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不磁合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合.理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的.     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

多源信息的验前分布融合方法研究

验前分布的获取和表示是B ayes理论应用中的一个关键问题。针对目前多源验前信息融合中存在的过分依赖专家信息的问题,提出了一种基于第2类极大似然估计原理(M L-II)确定验前分布权重的方法,该方法将现场试验数据看作是由其边缘分布产生的样本,然后根据不同验前分布下现场样本似然性的大小来确定其在验前分布融合中的作用,并以此进一步确定不同验前分布的权重因子。最后通过算例证明了该方法比基于专家信息的融合方法更为合理和有效。     

基于AHP的大学生信息素养能力评价指标体系构建研究

本文在深入分析国内外信息素养能力标准相关研究的基础上,确定了大学生信息素养能力标准,然后运用AHP法确定了大学生信息素养能力指标对应的权重,最终建立了一个适用于大学生信息素养能力的量化评价指标体系,使对大学生信息素养能力的评价真正得以实施。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。