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。     

异类传感器动态数据关联算法北大核心

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器（ Sensor）、控制器（ Controller）、执行器（ Actuator）、支持器（ Supporter）的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型（ SEM）对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

带渐变过渡型提取结构的Ku波段磁绝缘线振荡器

提出了一种渐变过渡型的微波同轴提取结构,解决了采用传统的均匀同轴提取结构的Ku波段磁绝缘线振荡器中存在的输出模式不纯和TEM模传输效率较低的问题。模拟结果表明,渐变过渡型提取结构实现了微波的高效提取和单一的同轴TEM模输出;过渡后的同轴结构利于支撑杆的设计,满足了同轴TEM模的传输要求。与传统的均匀同轴提取结构相比,渐变过渡型提取结构能够适量提高器件的品质因数,进而加强束波作用,加快微波起振。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

电磁感应加热弹丸装药倒空技术分析研究

针对蒸汽加热在弹丸装药倒空中存在污染环境、装药适用范围小、能量利用率低等问题,提出了电磁感应加热弹丸装药倒空技术.分析了感应加热倒药方法的工作原理,构建了感应制热器的数学模型,基于磁热顺序耦合方法建立了二维轴对称感应加热弹丸装药有限元模型,开展了电磁场和温度场仿真研究.分析了不同时刻下弹丸装药不同位置的电磁场和温度场分...     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

美军“不眠战士”凶猛来袭

正古往今来,战场上的厮杀从来不分昼夜。士兵们连续作战,需要时刻在枪林弹雨下保持高度警惕性和敏捷度,往往疲惫不堪。尽管如此,士兵们还不得不面对一个共同的天敌——瞌睡。如果士兵连续作战,一旦感到精神疲惫,缺乏睡眠,就会行动迟缓、战斗力下降,而处于睡眠状态的士兵则战斗力全无。军事专家指出,能让士兵不睡觉却不影响其健康,将会引起战争方式和军力部署的根本变革。自二战以来,美军一直试图解决这一难题,希望打造能7天7夜连续作战的"不眠战士",在未来战争中占据上风。     

基于HMM的传感器位置优化模型

首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。