基于模糊时间Petri网的决策融合模型及时间推理

针对常规导弹旅作战指挥决策过程中伴随大量随机、并发情况的特点,提出利用线性逻辑给出的模糊时间Petri网来描述作战指挥决策融合过程。通过建立相应的FTPN模型,并利用时间推理的方法来分析模糊时间Petri网的运行行为,说明其在作战指挥决策融合中的应用。     

战场图像情报侦察处理技术及其发展

为了及时了解和掌握图像侦察领域最新的处理技术和发展动态,研究了战场图像情报的特点,主要获取手段,美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备,战场侦察图像的融合处理和关键技术。     

基于神经网络的地形匹配方法研究

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法.     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

基于模糊融合的目标检测算法研究

针对经典决策层融合检测过程中本地“硬”判决导致的信息损失问题 ,利用模糊子集理论 ,提出了一种基于模糊“软”判决的融合检测方法。理论分析与仿真实验表明 ,该方法优于传统的“K秩”方法 ,ROC雷达工作曲线接近理论最优曲线。     

分布式多传感器多目标跟踪融合算法

在多传感器多目标跟踪系统中,通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点,采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述,并重点讨论了传统的关联算法和神经网络、模糊技术关联算法,指出了有待进一步研究的方向。     

面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究

开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

图像辅助智能终端定位的国内外研究进展

图像含有丰富的目标信息,被获取并处理后用于一种新型的智能终端定位手段。对图像定位的相关概念进行介绍,对关键技术的研究情况进行评述,并分别从图像定位作为独立的定位系统和图像定位与全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)及惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)等其他定位方法融合的定位系统2个方面阐述其研究进展,在此基础上提出图像辅助智能终端定位研究中存在的问题及发展方向。