坦克排决策支持系统火力机动模块研究

基于D-S证据理论及灰数AHP层次分析法,研究了火力机动样式的选择系统.根据传感器收集的战场情报进行数据融合,给出了用于目标识别的D-S证据理论算法,并针对具体的战场目标进行了相应的算法改进.运用灰数AHP层次分析法对战场的具体目标进行相对比较判断,然后依据灰数AHP层次分析法得出的具体数据选择最佳火力机动样式.     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.     

高机动性能导弹大迎角测量方法研究

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统的概念及技术。针对高速高机动性能导弹大迎角高马赫飞行的特点,提出应用嵌入式大气数据传感技术解决导弹大迎角测量问题,并结合导弹自身特点,给出了迎角测量原理和方法,这对于新型导弹的设计具有一定的借鉴意义。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

测试信号的反失真研究

不失真测试是测试技术最基本的理论和技术问题.不失真测试的条件限定了工程中常用传感器的应用范围.从理论上分析研究了常用一阶、二阶测试系统进行测试的信号反失真问题,不仅扩展了传感器的应用范围,而且丰富了信号处理理论.     

以数据为中心的天基预警系统视图模型研究

借鉴美国国防部体系结构框架思想(Department of Defense Architecture Framework,DoDAF),从核心体系结构实体、体系结构建模集和建模步骤几方面研究了以数据为中心的体系结建模方法,针对天基预警系统的特点和在反导中的应用,采用体系结构工具System Architect（SA）从系统层面建立了典型的天基预警系统的系统视图模型,对理解天基预警系统体系结构、开展天基预警系统顶层设计研究具有一定的参考价值。     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

基于时变量测方差的多传感器多目标优化分配算法

在目标跟踪过程中,目标的动态模型通常在笛卡尔坐标系中,而量测是在极/球坐标系中得到的。在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,设定量测方差固定不变,可能导致滤波发散。为此提出了一种基于时变量测方差的多传感器资源管理算法。该算法通过统计方法求出转换测量值误差的均值和方差,利用转化卡尔曼滤波算法估计误差协方差,基于协方差的效能函数进行多传感器多目标分配。仿真结果显示该算法在目标跟踪过程中满足跟踪精度要求,并实现传感器资源的充分的利用。     

基于分布搜索的传感器指示交接协商机制

针对传感器指示交接技术中"指示任务怎样执行"的问题,根据指示交接的实际过程,研究了多传感器针对多个协作任务怎样进行更好调度的问题,提出了基于分布搜索的多维协商机制。通过协商函数的迭代更新,不断寻找综合效用最大的传感器调度策略,优化了指示交接过程中多传感器多任务调度过程。实例仿真结果表明,所提方法合理、有效,提高了传感器协作的效率,为指示交接的深入研究奠定了基础。     

多样化军事任务异构数据集成应用方法

为实现多源异构作战数据高效融合共享,提出了改进型中间件异构数据集成框架,设计了作战数据融合运用核心组件,实现了多源异构作战数据综合应用平台,提高了各类作战数据的融合运用效率,为指挥员及时掌握战场态势,高效科学决策提供了数据支撑。