基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

信息化战场环境下态势估计系统及其仿真技术

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次.在当前信息化战争的环境下,态势估计技术在战斗中的作用显得尤为重要,目前国内关于态势估计的研究大多数处在概念研究的阶段.分析了态势估计的基本原理,给出了在信息化战场环境中态势估计的处理流程,构建了一个基于专家系统的态势估计系统,并采用HLA技术,利用VR_Force和VC开发了一套空战态势估计仿真系统.     

机载多智能体信息融合决策系统

将多智能体技术引入到多传感器信息融合领域,通过充分利用智能体的自主性,分布性和协作性等优点,构建基于多智能体的机载信息融合决策系统.详细介绍了多智能体技术在该融合决策系统中的应用,重点描述了各智能体的功能,融合决策体系的结构框架,工作机制和软件实现等内容,为信息融合技术的发展开辟了新的方向.     

人机瞄控制系统的动态分析

本文研究现代控制理论在航空火控人—机系统分析中的应用。利用D.L.Kleinman的人模型,在最佳控制和估计理论的基础上,建立了火控系统闭环回路中关于跟踪反应方面歼击机驾驶员的一个计算机化的预测模型。系统动力学包含时变因素,模型还包括了人在执行任务中具有的时间滞后和随机干扰等各种限制。文中提出了火控系统中驾驶员关于信息处理和执行控制特性方面建立预测模型的方法,并在近距离和远距离跟踪条件下进行了数字模拟,计算表明:模型预测和已经了解的驾驶员实际跟踪过程是非常接近的。从对具有不同阻尼系数瞄准具的系统进行模拟的结果也得到与以往关于阻尼系数分析相一致的认识。     

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.