基于脉冲星观测的导航星座自主导航数据融合方法

为解决完全依赖基于星间观测的导航星座长期自主导航的基准秩亏问题,提出基于脉冲星和星间链路的组合导航方法。给出了该方法的基本原理。为合理分散计算,采用简化和改进后的广义联邦滤波算法来对两种观测数据进行融合。仿真试验对该方法的合理性和可行性进行了验证。     

外弹道数据融合实时算法研究

信息融合技术可以大大减轻指挥决策的工作量,增加信息置信度,减少模糊性,改善系统可靠性.针对靶场实时测控数据处理中急待解决的成片野值干扰等难题,在实时环境中采用数据融合处理方法,讨论了外弹道数据融合实时算法所面临的关键技术,并通过分析与论证得出可行性结论.结论对进一步的系统设计与软件实现具有指导意义.     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

多传感器组合导航系统评述

介绍了组合导航系统的重要性、发展现状和发展趋势。根据导航与目标跟踪的区别与联系,从多传感器组合导航系统研究的角度出发,在概念理解、模型建立和系统结构等方面做了详细的评述,提出了多传感器导航信息融合系统的功能模型,分析了位置融合级的结构模型。     

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。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

防空地监哨情报融合研究*

在得到防空地监哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了地监哨情报数据的关联和航迹外推问题。仿真及试验结果表明该方法用于防空地监哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导地监哨训练和战时地监哨的配置。     

基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.