D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

军网的舆情监测和舆论引导

军队网络的快速发展,为军队政治工作的创新发展提供了前所未有的机遇,占领这块舆论宣传阵地开展思想政治工作是我们面临的紧迫任务。舆情监测和舆论引导对我们管好用好军网具有非常重要的作用。要运用舆情监测,为决策提供科学依据;要加强舆论引导,丰富思想政治教育的方式方法。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

基于D-S证据理论的航母舰机融合效能评估方法

航空母舰舰机融合是航母本舰与舰载机的深度协同,舰机融合效能能直观地反映航空母舰的整体作战效能,提高舰机融合程度对于提升航空母舰作战能力具有重要意义.通过分析航空母舰舰机融合的特点规律,构建了航空母舰舰机融合效能的评价指标体系,针对存在冲突的多证据指标数据融合问题,应用改进后的D-S证据理论建立了航母舰机融合效能评估模型...     

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

基于AHP方法的战场目标三维伪装效果评估

针对战场目标伪装效果评估视角单一、主观性过强等问题,基于层次分析法(AHP)和航迹发现概率对战场目标三维伪装效果进行多视角评估研究。在利用无人机倾斜摄影技术对战场目标进行三维建模的基础上,模拟无人机航线侦察获得多视角侦察影像;综合提取影像中目标与背景的亮度、颜色、纹理等8个评估指标并计算相似度,采用AHP建立单视角特征相似度评估模型;基于航迹的目标发现概率模型,计算多视角目标相似度权重,构建了战场目标伪装效果多视角评估模型。通过案例分析,多视角评估方法能够实现战场目标伪装效果多角度、连续性客观综合评估。     

基于惯性传感器阵列的行人导航发展综述

近年来,微机电系统朝着小体积、低功耗、低成本方向发展,这使得采用惯性传感器阵列实现行人自主导航系统成为可能。惯性传感器阵列在行人导航上的应用引起了研究者的广泛关注,并取得了很多阶段性的成果。文章总结分析了不同惯性传感器阵列的设置方法及其误差模型,并针对不同融合框架的惯性传感器阵列数据融合精度进行了评价。提炼和归纳了行人导航中零速修正算法的运用情况与存在的问题,并探讨了惯性传感器阵列在行人导航中的应用特点与发展趋势。