含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

集对分析的弹炮结合防空武器系统可靠性分析

针对传统可靠性分析仅考虑系统正常运行及发生故障两种状态,而没有考虑其在亚健康状态下运行的问题,提出了基于集对分析的弹炮结合防空武器系统在亚健康模式下的可靠性分析方法。首先,在详细分析弹炮结合防空武器系统物理结构模型的基础上,基于集对分析方法,建立了弹炮结合防空武器系统可靠性模型;然后,根据工程应用中的经验数据,对弹炮结合防空武器系统的可靠性进行了实例仿真,结果验证了该模型的合理性和有效性。     

基于模糊数学的火险探测系统设计

针对火灾探测的特点和误报、漏报等问题,提出基于模糊逻辑论的数据融合算法,以提高火灾探测的准确性。运用单片机技术,设计了火灾探测系统的软硬件构成,并通过dsPIC与上位机的串行通信,实现了火情的距离监测。     

采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法

基于相对运动理论提出拦截中段制导方法。方法原理为,将拦截器初始轨迹与施加修正后的轨迹视为一主一从两空间目标,以相对运动理论描述从目标相对于主目标的运动规律,于是初始的修正量可由终点处相对状态求解。给出了一般形式的相对运动模型,运用几何法与变分法推导得到了J2摄动影响下相对运动的状态转移矩阵,在此基础上,提出了采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法。仿真算例表明,提出的方法能够为工程实际中的拦截中段制导提供有效支持。     

Duffing混沌阈值的新定量求解法及其在WSD的应用

概述了求取Duffing系统阈值的3种传统方法,分析优缺点,最终提出一种新的求取混沌阈值的定量方法。这种方法能充分反映周期序列的振荡特征,因此,定义为周期特征量法。将该特征量作为混沌阈值可以明显区别混沌序列和周期序列,由此可以用于判断Duffing系统的输出状态,是一种优于其他方法的混沌判决。最后,仿真验证了该方法的可行性并应用于检测弱周期信号的有无及其幅值。     

基于三对Bell态纠缠交换的QDKD方案

提出了一种基于三对Bell态纠缠交换的量子确定性密钥分发方案(Quantum Deterministic Key Distribution,QDKD),该方案充分利用量子纠缠交换的原理,通过对三对Bell态进行纠缠、测量操作,并辅以经典信息实现确定性密钥的分发,方案中任何窃听行为都会被及时发现。同基于两对Bell态纠缠交换的QDKD方案相比,协议利用三对Bell态并使用两种方法实现确定性密钥信息的分发。分析结果表明,方案仅用到两粒子纠缠态,没有涉及任何幺正操作,操作性强,密钥分发效率高。     

基于劣化度的装备健康状态评估模型

为了准确评估装备的健康状态,实施装备的状态维修,引入劣化度概念,结合装备的特点,确定了以装备特征参数劣化度为评估指标,运用变权模糊理论,建立了基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型。结合地空导弹装备实际工作,进行了实例分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

海量感知数据高效传输技术

现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题,为了实现大面积感知数据高效传输,提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法,建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时,通过自适应网络模型,根据感知数据关联度,动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则,再用优化的控制规则进行参数调整,融合后的数据再传送到上一级平台,实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。     

约束总体最小二乘空间配准算法

相对于单个雷达而言,组网雷达能显著提高其融合系统的性能,但是在随机误差较大情况下,由于空间配准精度往往较低,其融合性能会显著下降。在忽略模型线性化误差的情况下,分析出这一缺点出现的原因是量测方程的系数矩阵中存在误差,进而利用系数矩阵误差存在统计相关性的特点,提出一种基于地心地固坐标系(ECEF)的约束总体最小二乘算法进行空间配准。仿真结果表明该方法比最小二乘、广义最小二乘算法具有更高的配准精度和更快的收敛速度。     

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。