军用无线传感器网络体系结构研究

无线传感器网络作为一种全新的监测系统被广泛认为是军用侦查探测系统的发展方向,已经成为国际军事领域研究热点。在总结了几种无线传感器网络体系结构的基础上,针对军用领域特定的性能需求,对这些体系结构进行了比较。     

军用无线传感器网络的理论和实践

无线传感器网络在军事上应用广泛,如远程监控敌方动态和军事防护。文章的重点关于多样性无线传感器网络在军事上的需求。基于网络特性和军事应用特点,来研究特定的军事需求以便于读者在短时间内理解此网络的操作（在未来的三至八年之内）。文章的以军用传感器网络硬件对三代传感器的识别能力进展为主线。以一项杰出工程和科学的反面观点为推论,以求研制出最佳兼容性、安全性、自组织性和可移植的军用传感器网络．     

基于模糊数学的数据融合算法研究

针对当前单目标跟踪数据融合中存在的迭代求解计算量大,难以满足实时计算要求的问题,提出了一种将模糊数学和非负特征向量理论相结合的数据融合算法.该方法克服了卡尔曼滤波法、最小二乘法需要建立统一的测量方程,进行迭代求解、计算量大的问题.与传统方法相比,该方法能充分利用测量数据,提高目标跟踪精度,计算简便,便于工程实现.     

数据耕耘方法

数据耕耘是从美海军"艾伯特计划"中总结出的一种系统分析方法,它通过播种、施肥、耕作、栽培和收获等过程的循环,为探索问题提供了永无止境的机会.数据耕耘将蒸馏法作用于需求空间、能力空间、想定空间和结果空间,通过运行简单的模型,快速探索出较大的决策空间.该方法模型具有层次化变精度、动态有环反馈、数据可视化、基于 Agent运作综合等特性,目前主要应用于军事决策领域.     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

无源跟踪中的一种新数据关联算法

在无源多目标跟踪过程中,数据关联是核心。提出了无源跟踪中的一种新数据关联算法,先对支持向量聚类理论进行了讨论,用该理论对采样到的观测点进行分类,后定义了多特征的关联度计算问题,并用综合数据关联的方法对目标进行状态估计。计算机仿真结果表明:该算法对目标的正确关联度要优于传统的数据关联算法。     

DAPRA选择古德里奇公司研发下一代夜视设备

美国防部国防高级研究计划局(DARPA)已经选择古德里奇(Goodrich)公司开发用于单兵头盔和微型飞行器的下一代夜视设备。根据 DARPA 的成像用微型传感器(MicroSensorsfor Imaging,MISI)计划,古德里奇公司 IRS 系统分部获得了     

一种基于二分法的无线传感器网络拓扑控制算法

文中针对传感器节点分布不均和拓扑建立时间长的问题,提出了一种基于二分法的拓扑控制算法,每个节点自适应选择发射功率以获得预设的度。仿真显示,与基于均匀功率增量的算法相比,基于二分法的拓扑控制算法大大减少了功率切换次数且形成的拓扑简单,减少了网络拓扑形成时间和平均发射功率。     

基于DMD的通用安全信息系统开发研究

提出了一种基于DMD的信息系统开发模型,描述了基于该模型的信息系统设计原则、开发流程和体系结构,并通过实例说明了DMD的功能和应用,最后介绍了系统的安全策略和特点。应用该模型开发的系统后期维护灵活方便,可扩展性强,具有较强的实用性。