基于Agent的网络化防空作战多传感器集成研究

多传感器系统的集成与优化是获取网络化防空作战信息优势的关键环节. 首先探讨了网络化防空作战条件下多传感器资源的构成和特点,给出了信息源集成和信息集成的思路,建立了多传感器系统的闭环控制信息融合模型,并提出了基于多Agent的多传感器系统管理体系和综合集成框架,为构建具有智能化的多传感器协作系统提供了一种有效的方法.     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。     

基于改进的 D-S 证据理论在设备故障诊断中的应用

多传感器、多手段检测的信息融合技术在设备检测中的应用日益广泛,而常用的基于D-S证据理论的融合技术除了没有给出可信度的分配方法外,融合结果上还有很多不足之处。探讨了可信度的分配问题,提出了几种改进的融合方法,较好地解决了证据冲突时的否定性、积化性和敏感性问题。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

态势评估中基于合同网的黑板模型研究*

态势评估是对战场上战斗力量分配情况的评价过程。针对目前态势评估的局限性和面临的挑战，运用黑板模型和合同网理论研究态势评估问题。对当前态势评估黑板模型的主要工作进行比较，在此基础上引入合同网的思想，提出了基于合同网的态势评估黑板模型，并重点论述了该模型的结构和运行机制。该模型在一定程度上解决了黑板模型的不足，并且能更好地用于分布式信息融合环境。     

多传感器数据融合中的数据预处理技术

数据预处理是进行多传感器数据融合的基础 ,对数据的空间统一和时间统一的研究方法及流程进行了阐述 ,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果 .     

多传感器融合系统航迹号管理方法

多目标杂波环境下 ,多传感器探测形成的航迹之间呈现错综复杂的关系 ,多传感器系统融合中心航迹管理成了迫切需要解决的问题。在原有单航迹号分配方法的基础上 ,提出多航迹号分配方法 ,并扩展到立体图航迹号管理方法。尤其是航迹号立体图的引入 ,为航迹管理提供了一个新的思路。