小子样条件下可靠性试验信息的融合方法

小子样条件下,不同状态的多源信息融合是可靠性工程领域的一个热门问题。综述了小子样条件下可靠性试验信息的融合方法。在一定的假设条件之下,利用分离可交换量模型对不同环境下的可靠性信息融合方法进行了研究,仿真算例说明这种融合方法充分利用了信息,评估结论更为合理。     

次优滤波器在航空火力控制中的应用

根据航空火力控制系统的特点,引入一种结合滤波与数据融合的滤波方法——次优滤波法;介绍了次优滤波器的原理和特点;阐述了次优滤波器在火力控制系统中的应用以及比较次优滤波器和其它滤波器的差异与优点。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

自适应滤波的舰船综合导航系统信息融合技术

针对当前舰船综合导航系统应用环境较为复杂的实际情况,设计了一种基于极大似然准则自适应滤波的无重置联邦滤波器,该联邦滤波器相比常规的无重置联邦滤波器不仅可以提高系统稳定性,还可以提高系统的组合精度。将文中设计的这一联邦滤波器用于舰船综合导航系统设计中,并针对该设计进行了多次车载跑车试验,证明了该方法的正确性和优越性。     

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。     

基于数据融合技术的液压系统故障诊断

在分析数据融合基本概念和原理的基础上,阐述了多传感器数据融合在设备故障诊断中的应用技术,提出了将多传感器数据融合技术应用到液压系统的故障诊断方法,并应用于某车辆液压系统故障诊断实验,给出了实现计算机自动诊断的程序流程,结果表明该方法能够及时准确地提取液压系统故障特征、诊断出故障部位、找出故障原因.     

辐射时间和能量限制下雷达最优脉冲积累研究

为了限制雷达辐射,提高雷达的隐蔽性,研究了给定雷达辐射时间和能量限制下的雷达最优脉冲积累检测问题,提出了一种最优脉冲积累数的选择模型,分别得出了确知脉冲串相参积累、随机相位脉冲串积累、随机振幅相位脉冲串积累情况下单脉冲信噪比与最优脉冲积累数的对应关系。研究结果对给定辐射时间和能量限制下提高雷达目标检测数目及跟踪精度有一定的理论和实际意义。     

单、多平台综合武器系统从纵向到横向集成

在现代海战中,通常要求多传感器多武器进行联合作战,因此,需在纵向集成的基础上进行横向集成,以应对日益增长的精确制导武器的打击。在对国外综合武器系统分析研究的基础上,提出利用信息融合技术、开放结构技术、软件中间件技术、武器共架技术和综合火控系统技术,实现对一体化综合防空系统的综合集成。这是以信息化和网络化为支撑的军事信息系统发展的必然趋势。     

多传感器布局和目标跟踪精度分析

基于目标位置估计的Cramer-Rao限和几何精度稀释(GDOP)来研究组网的多异质非线性传感器系统中,传感器和目标的相对位置对目标跟踪精度的影响.分析表明,除了传感器的测量误差、目标的距离外,传感器到目标视线的夹角大小对目标跟踪精度也有一定的影响,影响的大小和传感器的横向径向测量误差的比值大小有关.结合工程应用,分别对2个和3个不同类型的传感器组合进行了讨论.     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.