网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

一种用于雷达网目标状态融合的算法

针对目前雷达情报自动化系统中雷达网目标状态融合存在航迹不连续、情报信息利用率低等问题,综合运用了神经网络和军事运筹学理论和方法,给出了一种用于雷达网目标状态融合的算法.结果表明,利用本方法使融合后的目标轨迹与目标真实运动轨迹非常接近,有效地提高了雷达情报的综合质量.     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

源和流：中国特色社会主义理论体系形成发展的轨迹探究

从党的创新理论发展史的角度,回顾了建党90年来中国特色社会主义理论体系形成与发展的历史轨迹,力求从历史与逻辑相统一中反映出从邓小平理论到科学发展观的历史演进过程。     

面向时差定位无源雷达的空情想定设计系统

针对时差定位无源雷达操作演练和性能检测时的空情想定设计问题,设计开发空情想定设计系统.基于距离方位标尺部署无源雷达各站,采用样条插值方法和航向平滑算法绘制目标航迹,能够实现在一定战术背景条件下,覆盖多种布站方式,针对多种类型和多批次目标的时差定位无源雷达防空预警作战的空情想定设计.最后给出了一个设计实例.     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

态势生成中一种非线性运动模型的建立

探讨了在信息融合仿真试验床的态势生成部分,建立飞行实体运动模型的方法;通过保留运动学方程,简化动力学方程的方法,给出了一种常见的机动飞行方式(俯冲爬升类运动)的运动模型的计算公式;并对这种运动模型的非线性和机动性进行了分析和讨论;通过仿真,比较了几种机动目标跟踪算法对该运动模型的跟踪效果,验证了该方法的有效性。     

传感器组网的关键技术

传感器组网是协同作战的关键技术,从作战的动态过程角度看,传感器组网是以特定战术任务为目标,在通信技术和计算机技术支持下的战术决策。从完成特定战术任务的能力角度看,传感器管理技术、通信技术、信息融合技术以及计算机技术是影响传感器网络性能的关键因素。     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。