基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。     

复杂环境下多雷达点迹融合

针对系统误差、杂波干扰等对点迹融合处理系统的影响,结合工程实践,提出了一种处理复杂环境下多雷达点迹融合结构框架,给出了存在系统误差情形下的多雷达航迹起始、虚假目标抑制、雷达误差配准等模型和算法。仿真结果表明,提出的框架、模型和算法能够有效处理多雷达点迹融合问题。     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

战场要素的认知处理

针对多弹编队飞行时如何判断当前复杂战场环境下的战场态势问题,采用层次分析法、属性识别理论方法和数据融合的方法,研究了实时认知处理战场要素模型问题。首先,对复杂战场要素进行分析,对这些战场要素进行分类;对不同的战场要素分别建立数学模型;然后,采用层次分析法和属性识别理论方法对导弹认知的数据进行评估,得到数据的精度评估等级后,采用数据融合方法对数据进行融合,得到融合后数据,以此对导弹中的数据进行实时更新。最后,将所建立的战场要素模型进行实例化仿真,仿真结果表明该方法的有效性。     

基于定性信息的装备技术状态评估

利用定性信息对装备技术状态进行评估是提高评估时效性的有效手段.通过对装备技术状态评估研究现状的分析,论证了运用D-S证据理论进行装备技术状态评估的可行性.结合D-S证据理论的特点,提出了适用于装备技术状态评估的可信度分配策略.采用基于投影的证据融合方法,以解决传统D-S证据理论在融合高冲突证据时的缺陷.在评价决策中运用最大基本信度状态评价准则进行评价决策.最后,将提出的分析方法,应用于某具体装备的技术状态评估中,验证了该方法的有效性.     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法

为了充分利用分离式台声源声纳定位系统的冗余测量信息,提高系统的定位精度,提出了基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法。并通过数值仿真,对不同条件下的定位误差几何分布曲线图(GDOP)进行了研究。仿真结果表明,大部分探测范围内,两个声源之间距离的变化和时间测量误差对定位性能影响较小,而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大。与仅利用距离信息进行定位的方法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效地降低了系统的定位误差,探测盲区的定位性能也得到明显改善。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。     

无人机载多传感器集成与数据融合

介绍了无人机在情报、监视和侦察(ISR)领域的作用,分析研究了无人机(UAV)载传感器的种类、特点、集成特性及组合使用方式,说明了无人机载多传感器集成与数据融合的优点、功能组成.针对无人机载传感器的特点分析了多传感器组合、体系结构和特点,介绍了其主要算法,提出了发展趋势.