量测预测值对量测值信任度的异质传感器融合

针对异质传感器目标跟踪系统可能出现的传感器漏检现象,基于多传感器融合的量测预测值对各传感器量测值的信任度算出任意两传感器量测值之间的相似度,利用概率源合并理论和非负矩阵特征向量理论算出各传感器量测值与其他传感器的综合相似度,以此确定每个传感器的权重.该算法实时调整各传感器量测值的融合权重,有效地抑制了漏检传感器量测值对量测融合值的不利影响.仿真结果表明,该算法有效地解决了传感器的漏检问题,提高了系统的跟踪精度.     

基于多基地雷达探测传感器网的数据处理方法

多基地雷达组网能够有效地提高雷达的电子对抗能力和战场存活能力.介绍了雷达组网的基本原理,并初步建立了雷达组网在同步观测取样条件下的卡尔曼滤波模型.如何有效地将各个独立雷达系统传送给数据融合中心的初始卡尔曼滤波数据融合处理,是目前比较难以实现的问题.针对这个问题,提出了三种可行的联合卡尔曼滤波方法.     

基于端口数据的系统级电磁兼容性分析

电磁兼容(EMC)分析和预测是EMC设计的最新阶段,其中系统级电磁兼容性分析是保证系统满足电磁兼容性的一个重要步骤.目前系统电磁兼容性分析主要是基于电磁屏蔽拓扑的分析方法,该方法应用于系统内电磁兼容性遇到一些困难.为了更清晰地分析系统内电磁兼容性,提出了基于端口数据的系统级电磁兼容性分析方法,该方法分析系统内各部件端口之间的耦合关系,画出耦合关系图,然后根据端口的干扰数据(测试、计算或标准规定的数据)和传递函数分析系统的电磁兼容性.     

网络化作战系统中的多雷达时空数据配准

阐述了多个雷达数据空间配准几何坐标转换算法,建立目标运动和测量模型,在此基础上利用最小二乘法对多雷达异步测量数据进行时间配准,最后研究了在时空数据配准处理后基于扩展卡尔曼滤波的状态估计和误差估计,并进行了仿真验证,对网络化作战传感器网络建设有参考意义.     

基于数据融合的智能故障诊断仿真研究

武器系统是现代作战系统的重要组成部分.在使用过程中,一旦系统出现故障,就会导致严重的经济损失、人员伤亡和军事上的失利.因此,必须能及时发现、尽快排除武器系统的故障.多传感器数据融合技术与人工智能方法相结合,可使诊断系统具有良好的柔性和可理解性,使之能够处理复杂的故障问题.这是武器系统故障诊断的一个有效、快捷的途径.     

巧用慧眼探资源——中巴地球资源卫星02B星在轨交付运行

1月24日,国防科工委在京组织召开了中巴地球资源卫星02B星交付仪式。会上,有关各方介绍了资源一号02B星研制、发射、在轨测试、试运行的相关情况,宣读了资源一号02B星在轨测试评价意见和卫星数据质量评审意见,备方一致认为卫星性能良好．具备了投入业务使用的条件,由生产试验部门正式交付给使用部门。与会领导和代表共同见证了资源一号02B卫星交付、在轨支持及数据联合开发推广协议签字仪式。中国民用航天领域又一新星踏上征程。     

印度军品出口能力不断增强

进入21世纪以来,为促进军事工业发展,印度政府积极调整军品出口政策,努力推动和扩大军品出口,并取得积极进展。据印度国防生产部公布的数据显示,2006—07财年,印度国有军工企业的出口总额约1．048亿美元,首次突破1亿美元大关。尽管总额看似不大,但本世纪初印度的军品出口总额只有2000万美元,短短数年内,印度在军品出口方面已经有了长足进步。     

基于XML的三层C／S模型在航空IETM中的应用研究

在简要介绍XML的基础上提出了基于XML的三层Client／Server模型,并对其数据获取、传输、显示以及外部处理的应用进行了分析。以某型飞机航空IETM系统为例,说明了其具体的实现;最后对基于XML的三层C／S模型的应用优势进行了总结。     

模糊聚类分析在多目标跟踪中的应用

为了解决在密集的环境中多目标跟踪的难题,本文提出了基于模糊聚类跟踪算法,主要是将人的模糊判断的特点引入到目标跟踪系统中,得以简单程序完成复杂的相关判别。利用模糊聚类方法的特点解决噪声背景下跟踪相关问题。仿真实验的结果表明,在杂波密度高的情况下,模糊聚类算法有它一定的优越性。     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。