数字化炮兵的现状及未来

当今以计算机技术、数字通信技术和传感器技术为代表的数字信息技术,已经引发了一场新军事变革.对于这场军事变革所带来的影响,我们从近来的几场局部战争中已初见端倪.     

虚拟“战斗群雷达”——美军“协同作战能力”（CEC）系统分析

现代防空作战面临着超越其现有作战能力的重大挑战.为应对这些威胁,即使是规划中的新系统,都需要一种能够在舰船、作战飞机和陆基防空单元之间实时地、非常精确地共享信息(原始传感测量数据)的能力.传感器组网技术,正是一种能够支持这一能力的先进技术,其在本质上有别于现有的,在作战单元间高速传输处理后的跟踪信息的方式.本文概述了美军"协同作战能力"(CEC)系统研发情况、工作原理及技术战术性能.     

水下无线传感器网络的节点精确定位

以无线传感器网络(WSN)水下应用为背景,针对特定的环境要求,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无锚点网络节点自定位机制。该定位算法通过距离误差估计和分布式坐标计算方法,有效地减少了由于测量距离误差所带来的坐标计算误差和节点坐标计算所带来的通信开销,有利于网络节点能量的合理使用和大规模的WSN布放。通过试验仿真计算,验证了该定位机制的合理性,为水下WSN应用提供了有力的技术支持。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

雷声公司继续研制巡航导弹防御用空中网络传感器系统

据报道,雷声公司日前与美国陆军商定关于“联合对陆攻击巡航导弹防御用空中网络传感器”（JLENS）系统研制与验证的修订合同,该合同价值约14亿美元。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。