多传感器数据融合实现卫星及其系留诱饵的识别

卫星在绕地球运行时,其周围可能带有一个或多个系留诱饵。诱饵与卫星运行于相同的轨道,具有与卫星完全相同的运动状态。为了对抗雷达和可见光探测,通过改变诱饵表面涂层,可使其具有和卫星基本相同的雷达和可见光特性。在这种情况下,红外辐射特性成了识别卫星及其诱饵的唯一特征。文章提出了一种基于红外辐射特征的区分卫星及其系留诱饵的多传感器数据融合方法,利用地面三个观测站的三个多波段传感器提供的红外特征,采用神经网络和证据理论实现多级融合,有效地解决了噪声条件下卫星及其诱饵的识别问题。     

基于多源先验数据的装备测试性评估方法

针对基于装备多源先验数据融合过程中可能存在数据冲突的问题,提出一种基于多源先验数据的装备测试性评估方法.针对装备设计、生产和制造过程中可能存在的测试性虚拟-实物试验数据、测试性预计信息和专家经验信息等先验数据,将其折合成先验分布参数形式.通过基于兰氏距离和邓熵改进的D-S证据理论来进行数据融合,得到最终测试性评估结果.通过实例分析发现,提出的方法较基于传统Bayes理论和经典D-S证据理论的测试性评估方法而言,其精度更高.     

阵地工程施工环境评价模型研究

为了准确评价阵地工程施工环境质量,在分析施工环境影响因素的基础上,选取氧气含量、CO浓度、粉尘浓度等8项指标,建立了施工环境评价指标体系.针对体系中指标类型多样、评价信息不确定等客观原因,提出了一种基于证据推理算法的置信规则库推理的评价模型.结合某工程实测数据和专家经验,应用该模型进行施工环境评价.结果表明,该模型能够综合反映指标输入信息对环境质量的影响,克服了传统环境评价方法单一化的缺点,评价结果更加贴近实际,为决策者优化施工方案提供了理论参考.     

一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。     

无源雷达智能目标识别

现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论方法的算法运用框架。提出无源雷达智能目标识别的几个关键问题,为改进和提高无源雷达目标识别技术手段提供理论基础。     

一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.     

基于改进DS理论多周期数据融合的目标识别方法

为了应对复杂战场环境下信息不确定性及证据冲突造成目标识别困难的问题,解决配准关联错误及应答欺骗产生的误识别问题,减小融合算法对先验数据的依赖,提出了一种基于改进DS证据理论的多周期多传感器数据融合方法以实现高效的战场目标识别。方法采用4个层级,两个方面的多传感器数据融合结构,在改进DS证据理论处理性能的同时,充分利用多个周期识别结果的融合实现最终目标识别。仿真结果表明,该方法在提高目标识别准确性的同时,能够有效解决目标密集和应答欺骗造成的目标误识别问题。     

D-S推理的炮位侦校雷达目标模糊识别

随着对战场透明度的要求越来越高,炮位侦察校射雷达不仅要快速准确侦察敌方炮位和校正己方射击,还应根据弹丸的飞行特性,确定发射弹丸的武器平台类型,从而为目标威胁判断和指挥决策提供支持.在基于D-S证据理论的基础上,应用模糊识别理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,探讨了对炮位侦察校射雷达战场目标进行识别的算法,列举了具体的实例,实验结果验证了算法的有效性.     

见证历史 越南战争证据博物馆纪行

越南战争证据博物馆坐落于胡志明市武文频街28号，此地是当年美国驻南越首府西贡（即胡志明市）情报总部的别墅楼，越南统一后变成了战争罪行纪念馆，后改名为越南战争证据博物馆。博物馆的正门看起来非常朴素，也没有宏伟的建筑，但它记载了越南近代历史上非常沉重的一页——越南战争。