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。     

双调和方程边界加权残值法及其应用

本文证明了可用复变函数的广义多项式逼近解析函数,并给出了用加权残值法解双调和方程的若干可供选择的试函数模式。文章还导出了广义调和函数系,并证明了它在平面边界上是一个完备系,可作为权函数系。将这种方法用于解各类边界板的弯曲问题和弹性平面问题,具有计算量较小、精度较高的特点。     

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。     

基于模型的舰艇信息融合系统的研究

应用计算机仿真技术建立一个具有战术想定功能的舰艇作战系统仿真环境,来研究舰艇的多传感器信息融合,并给出部分仿真模型。     

Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment, SATRE) TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio, SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

一种产生雷达多假目标的卷积调制法

讨论了多假目标干扰技术特点及应用背景,分析了用卷积调制法产生多假目标的原理,讨论了卷积器的设计方法,确定了卷积器的加权系数。仿真分析表明,卷积调制法产生多假目标方法灵活,可以实现脉内和脉间密集多假目标干扰技术,验证了方法的合理性。     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。