基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

数据融合技术在CGF建模中的应用

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。     

数据系统脱机数传的探讨

利用单片机的特点,提出了PC机、单片机、数据传输系统的前后台控制方式,使主机（后台）与从机（前台）在运行上彼此独立,较好地解决了PC机与低速外设速度不匹配的问题。     

一种新的雷达与ESM相关算法

雷达与ＥＳＭ相关问题,是军事多传感器数据融合中的一个重要课题。本文采用粗、细判决技术并应用统计理论对雷达与ＥＳＭ进行了相关研究,给出了相关算法。仿真结果表明了该算法的有效性和实用性     

多传感器信息融合技术述评

近十几年来,多传感器信息融合技术获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理的一个重要研究领域。本文概述了信息融合的基本原理,从系统的信息层次和功能划分两个方面阐述了信息融合的基本结构,并对信息融合的具体方法及应用进行了层次化概括,较完整地展示了这一研究领域的全貌。最后进一步分析了信息融合研究领域所存在的一些主要问题,以此指明这一研究领域的发展侧重点。     

具有指定误差协方差的相关域预测方法

利用协方差控制的理论和方法,研究了Ｃ３Ｉ系统中航迹数据融合的未来点相关域预测问题,提出了根据格定预测误差协方差来确定目标航迹未来点所处的相关域位置及大小的新方法。该方法具有实时性好、计算量小的特点。仿真结果表明了该方法的可行性。     

多传感器信息的表决融合

介绍了一种多传感器信息综合方法─—表决融合。这种方法的前提是各传感器自身的处理器完成对各自的原始探测信息的处理,处理结果以合乎要求的形式输入融合中心,以便融合中心能以表决的形式进行融合处理。由于融合中心没有复杂的信息处理任务,因此,十分便于工程实现。作为例子,本文给出的是一个３传感器目标检测系统,每个传感器都定义了置信级别。融合中心的工作就是利用各传感器的检测结果和相应的置信水平来进行融合处理的。最后,还对文献１进行了探讨。     

一种适应干扰环境的微机无线数据通信规程

本文提出了一套适用于微机的半双工异步无线数据通信规程。     

数据包络分析(DEA)方法在导弹武器系统参数-费用分析中的应用

采用ＤＥＡ方法,计算和分析了国外几种典型导弹武器系统的研制费用与其性能参数的关系,与回归方法相比有明显的优点     

子弹散布中心正态总体分布参数的融合估计

对带有均匀抛撒子弹头的常规导弹的命中精度评定 ,其关键在于子弹散布中心分布参数的准确估计。通常的方法由每次试验的子弹落点数据获得一个子弹散布中心 ,再由少数的几个散布中心数据、运用经典的统计方法求散布中心的正态总体分布参数 ,其不足之处在于小样本条件下采伪的概率很高。考虑到子弹散布中心只是子弹落点数据的一阶矩 ,并不能充分表达子弹落点数据所蕴含的信息量 ,而子弹落点个数远远大于导弹试验的次数 ,子弹落点所蕴含的信息比子弹散布中心所蕴含的信息要丰富得多。鉴于此 ,研究了一种子弹散布中心总体分布参数融合估计的新方法