一种确定检测时间的方法

在许多作为侦察用的无源传感器只报出其检测结果时,利用此传感器一系列检测报告确定被检测目标何时进入及何时离开此传感器检测区域,成为解决决策级信尽融合问题的关键。本文讨论了一种利用序贯分析方法计算检测时间的近似方法。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

水池拖动模型阻力测量系统

介绍了以8031单片机为控制核心,由传感器、放大器、微型打印机及数据采集自动启动电路构成的阻力测量系统。它装在水池小型拖车上,能自动启动阻力测量,自动计算及打印结果,具有体积小、重量轻、自动化程度高、精度好等特点,有较好的实用价值。     

双37Ⅱ~＋型舰炮数据采集系统的研究与实现

文中较详尽地叙述了双３７Ⅱ＋舰炮数据采集系统实验电路的研究与实现过程,主要说明如何对较复杂的舰炮随动系统进行数据采集,同时也为其它武器系统的过程控制提供了一定的经验。     

SDH－5／CLZ－Ⅰ型水深数据采集处理与串行发送装置

本文描述了ＳＤＨ－５型测深仪的基本工作原理,并针对国产ＳＤＨ系列模拟式水深测量仪器存在水深数据与定位数据记录时间不一致、水深测量数据判读误差大、自动化程度低、内业数据处理工作量大等缺陷,介绍了作者应用单片机技术研制的ＳＤＨ－５／ＣＬＺ－Ⅰ型水深数据采集、处理与串行发送装置。该装置可使ＳＤＨ－５型回声测深仪的上述缺陷得以弥补,并对提高ＳＤＨ系列模拟式水深测量仪的测量精度和自动化程度具有较大的实用价值。     

多传感器数据融合算法综述

数据融合就是利用多传感器的协合效应来提高系统效率,它是现代Ｃ３Ｉ作战系统的关键技术之一．阐述了多传感器数据融合的特点、分布检测、空间、属性融合、态势评估和威胁估计算法,并同时介绍一些关键课题．     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的