区域防空反导火控网的数据融合问题研究

由于组成区域防空反导火控网的各部光电瞄具之间是异步工作的,造成跟踪参数融合上出现较大误差,为此,提出一种解决异步数据融合问题的方法,并进行了计算机仿真,结果证明该方法可以有效完成火控系统参数融合问题。     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

基于HLA的舰载多传感器信息融合系统仿真

建立具有舰载多传感器信息融合系统功能的C3I系统是目前和未来C3I系统的首要发展方向.应用HLA仿真技术进行舰载多传感器信息融合系统试验仿真,对于增强系统的通用性、灵活性、重用性和互操作性,实现复杂C3I系统集成具有重要的现实意义.首先提出了基于高层体系结构(HLA)的舰载信息融合系统的设计框架,其次阐述了系统设计思想和舰载多传感器信息融合仿真系统组成及功能,并针对作战想定背景进行了对象类和交互类的开发,最后给出了联邦仿真流程,实现功能模型和物理模型的建模.     

基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络带调压器直流发电机特性的辨识

为使坦克直流发电机的调压特性实验能够在计算机上仿真进行,节约教学实验成本,可利用神经网络对直流发电机的调压特性进行辨识,得到了比手工绘制精度更高的特性曲线.因此,调压特性的神经网络辨识法,有利于直流发电机特性实验教学.     

舰载水声系统信息融合性能评估

以检验舰载水声系统信息融合性能为目标,提出一种在海洋声学环境、敌我战术机动过程扣声纳处理结果仿真条件下的水声系统信息融合性能评估方法,通过某型水声系统的两种融合模块的实际评估应用,证明该方法有效可行。     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

面向C4ISR系统的风险识别技术研究

分析了C4ISR系统的基本结构及其风险特性,针对目前C4ISR系统风险识别方法局限性大的问题,提出利用层次全息图技术分别从不同视角来透视风险来源,并根据C4ISR系统特性,将不同视角交错分析,观察所有可能的风险因子交互影响的关系. 该方法能够完整地发现系统开发中的风险检查点.     

基于加权D-S证据理论的辐射源目标识别

在目标识别中D-S证据理论应用较为广泛,该理论要求各传感器的重要程度相同,与作战使用相矛盾.就此提出了基于加权D-S证据理论的时空域目标识别方法,突出了不同传感器在目标识别中的地位和作用,使目标识别结果更接近作战实际.