面向目标跟踪的数据融合技术及实现

讨论了多传感器数据融合功能模型,介绍了一种面向目标跟踪的数据融合算法及其实现。     

Internet网技术浅探讨

综合论述Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网的发展历史、主要功能及索取信息的主要方法和今后发展动态。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

三机协同无源时差定位最优编队构型分析

针对未来空战中航空集群协同无源时差定位编队构型确定问题,提出了一种确定三机协同无源时差定位最优编队构型的方法。分析了确定集群编队构型的基本原理;归纳了4个三机编队构型决定因素:主辅机相对位置、基线夹角、基线距离以及主辅机高度差;将定位区域范围和定位距离作为衡量集群无源定位编队构型优劣的指标,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在火控引导阶段,当采用主机在后、辅机在前,基线夹角为150°,基线距离为60 km~80 km,主机与目标同高度且主辅机之间高度差为±(1-2)km的编队构型时,三机协同无源时差定位编队构型为最优。     

必须加快推进海上行动信息动员建设

信息化是时代潮流,加强海上行动信息动员建设是适应国家海洋发展战略、做好军事斗争准备的现实需要.新形势下,必须坚持以军民融合式发展战略思想为指导,准确把握海上行动对信息动员建设的基本要求,突出抓好海上行动信息动员建设的关键环节,努力提升海上行动信息动员建设的质量效益,全面提高海上行动信息动员保障"急时应急、战时应战"的能力.     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究

密集假目标干扰会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题,提出一种基于盲源分离的密集假目标抗干扰的方法。该方法可有效从密集欺骗式假目标中检测出目标回波信号,并分析比较了JADE和Fast ICA两种盲源分离方法对密集欺骗式假目标和回波信号的分离效果。理论分析和仿真结果表明:JADE盲源分离较Fast ICA盲源分离抗密集假目标干扰较更有效。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。