机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

浅谈网络会计的审计

目前网络会计在各级消防部队中已得到普遍应用,网络会计的出现使得传统审计面临着危机。从网络会计的特点以及所出现的风险角度,探析了审计的新内容以及应注意的问题。     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

一个新的类FEISTEL密码方案

分析了RSA和DES的算法优点和安全弱点,设计了一个新的密码算法方案。该方案以类FEISTEL结构为基础增强了左右两半部分结构的安全设计,利用了RSA进行密钥分配,并以序列密码算法的生成原理改变了固定密钥的缺点。该新方案具有一次一密的特点,给破译者获得大量的明密文对造成了很大的困难,可较好地抵抗差分分析与线性分析,是一种安全性较强的加密方案。     

大整数乘除运算在PC机上的实现

大整数在要求高精度的应用中非常有用.特别是大质数和一般大整数有一个极为重要的应用,就是关于计算机数据加密.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.由于所使用的机器和所用语言的限制,大整数的"乘""模"两种运算很难运用高级语言中的"乘""除"运算.提出了一种逐位存储、按字节运算的方法,并用C 实现了大整数的十进制乘除法运算,之后将提出的算法与类似算法的时间复杂度进行了比较,最后给出了算法的运行时间.     

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。     

基于多侦察资源的电子侦察作战效能评估模型

现代战争战场环境越来越复杂,准确发现目标的难度越来越大,靠单侦察设备独立完成侦察任务已难以满足作战需要。通过建立多侦察资源的电子对抗侦察效能评估模型,对来自同一作战平台的不同侦察设备和来自不同平台的侦察设备的数据进行融合,最大限度地发挥各侦察设备的作战效能,为决策者提供作战使用依据。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。