基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

情报信息处理能力测试与评估技术

复杂战情下情报信息处理能力的测试与评估一直是舰载作战系统研制过程中的一大难题.建立了舰载作战系统情报信息处理能力评估的指标体系,给出了各项指标的定义、评估方法及工程数学模型,介绍了半实物仿真试验中复杂战情的构成、产生方法以及仿真测试系统的组成和运行流程,简述了在某型舰载作战系统陆试中的应用情况.     

基于本体的炮兵火力分配决策问题模型化方法

提出一种基于本体的炮兵火力分配决策问题的模型化方法,并详细描述了该方法求解框架中最重要组成部分:决策问题本体的构建过程.决策问题本体包括领域概念本体、任务本体和控制结构本体.通过本体的描述,能从语义上分析问题,分解问题,发掘决策问题的内在组成结构,将问题刻画成细粒度问题的组合,提高决策问题解决的灵活性和多样性.     

抗击雨雪冰冻灾害的回顾与思考

1月中旬以来,50年不遇的连续雨雪冰冻天气,造成南方大面积受灾,一时电力告急、交通告急、民生告急。面对极端天气带来的罕见灾害,广大军民坚决贯彻胡主席重要指示,按照党中央、国务院的决策部署,视灾情为敌情、把灾区当战场,迅速挥师抗冻救灾主战场,全力以赴奋起抗击,     

福建省采取有力措施确保高校直招士官质量

重庆市渝北区人武部紧贴使命任务,着眼提高民兵队伍应战应急能力,积极探索按纲施训的途径和方法,有效促进民兵军事训练质量的提高。一是改进编组和组训方法、优化训练内容。促进训练人员、内容和质量的落实。针对农村外出务工人员日益增多、企（事）业单位定员定岗定效益,参训民兵难抽调,尤其是在一个单位成建制抽调民兵参训更为困难的问题。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

方位/多普勒频率联合单站无源定位方法

在传统的无源定位技术基础之上,采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位,即方位/多普勒频率联合定位技术.该方法通过测量得到的多普勒频率提取目标的径向速度信息,再结合测角系统所测得的方位信息对目标进行定位.在对其定位原理分析讨论之后予以实现,最后通过计算机仿真实验证明这种定位算法具有较高的定位精度.     

多架战机协同作战信息融合系统的设计

简要介绍了CEC的发展背景,给出了一种基于CEC技术的多架战机协同作战多传感器信息融合系统的设计,较系统地阐述了信息融合硬件模型结构及功能,并分析了多机协同作战面临的主要问题,多机协同作战的关键技术以及将来可能的应用,指出了多机协同作战的研究方向,为空军多机协同作战的进一步深入研究提供参考.     

简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用

多普勒雷达对目标的观测数据是由距离、方位角、俯仰角和径向速度组成,而大多数雷达的观测数据仅由前三者组成.基于利用径向速度的扩展卡尔曼滤波方法,提出利用径向速度的一种简化的UKF方法对目标进行跟踪.此非线性方法对目标的跟踪有两大改进:①引入径向速度观测值时可以大大提高跟踪性能;②UKF方法比传统的EKF算法有更高的估计精度.     

复杂指控网络的决策优势度量研究

信息优势转化为决策优势是当今世界各国军事研究的热点和前沿问题.在军事指控网络中,网络中节点的协作是决策优势综合体现.从网络冗余、无用信息和冗余信息对网络协作度的影响出发,在建立信息优势模型的基础上,分析网络复杂性对决策优势度量的影响,建立相应的网络协作度数学模型.结果表明:网络的复杂性通过信息传输过程影响网络协作度,从而影响决策优势.