一种新的基于粗糙集的连续属性离散化算法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.针对传统粗糙集理论的这一缺陷,提出了一种改进的基于断点重要性的属性离散化方法.最后,通过实例分析说明该方法是有效的.     

水声传感器信息处理技术

水声传感器信息融合是为潜艇、水面舰艇提供完整、准确、清晰战术态势的关键技术。结合各类声纳的特点,研究数据互联,水下被动定位与跟踪算法,纯方位系统的可观测性,跟踪坐标系的选择以及机动目标跟踪,是解决水声传感器信息处理的关键。首先对前人在这些方面的工作进行了总结和评述,然后根据现代海战的战术背景分析了水声传感器信息处理存在的一些技术难点和值得进一步研究的问题。     

基于改进扩展关联法的雷达辐射源信号分选算法

针对传统扩展关联分选法在分选时效率低、对复杂调制PRI信号分选性能差的问题,提出了一种基于扩展关联分选的改进算法。基于脉冲位置相关性建立对应三维向量矩阵,提高提取准PRI的准确性,同时提出"分步逐级"的策略,从而确保复杂调制PRI信号的分选性能。仿真结果表明该算法具有可行性,分选性能相较于传统基于PRI分选的方法有很大的提高。     

一种连续属性离散化的新方法

传统的粗糙集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。提出一种新的相容离散化算法,从决策属性值出发,对决策属性值相同的实例在空间上进行合并,并用例子说明该算法的离散化过程。最后分析了该算法的复杂度。该方法能有效地离散连续属性决策系统,结果表明,采用本算法进行离散化能得到合理的断点结果。     

一种新的雷达辐射源识别专家系统

基于专家知识的雷达辐射源识别系统是解决雷达辐射源识别的重要方式。针对特定的应用背景,提出了一种由知识库确定雷达辐射源相似工作模式比较序列后依据专家知识识别雷达工作模式的新的雷达辐射源识别专家系统,介绍了该雷达辐射源专家系统的组成和各部分的功能,给出了推理过程和确定置信度的知识的表示方法。     

一种新的基于DSmT的合成公式

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题.由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用.提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配.仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果.     

像素级图像融合方法分类与比较

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地对场景进行监视和侦察。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较。重点评述了小波用于图像融合的优点     

基于外辐射源的AIEKF定位算法

为了提高扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法对目标状态估计的精度,降低迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法的运算复杂度,在单发单收的外辐射源定位体制下,利用方向角(DOA)和多普勒频移(Doppler)信息,提出了一种自适应迭代扩展卡尔曼滤波(AIEKF)定位算法,实现了对空中运动目标位置和速度的估计。仿真实验结果表明,相比于EKF算法,AIEKF算法收敛速度更快、定位精度更高。