质点权重对多信息融合姿态估计算法精度的影响研究

首先介绍了一种新的多信息融合的矢量惯性张量姿态估计算法.该算法将每个参考矢量和相关观测矢量的顶端放置一个质点,对质点进行权重分配并计算出此质点系的惯性张量;对每个惯性张量对角化得到特征值、特征向量和主轴坐标系与各坐标系之间的变换矩阵;通过找到各自主轴坐标系的变换,就可以计算出载体坐标系与惯性坐标系之间的方向余弦矩阵,从...     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

多DSP并行的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统.结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,且识别目标的速度很快.     

贵州省安顺军分区 加强重要目标安全管理

近日,贵州省安顺军分区采取一系列措施加强重要目标安全管理。该军分区一方面突出抓好营门卫兵和民兵装备仓库看管人员安全警示教育、职责教育,组织官兵学习上级通知精神,增强官兵防范重大安全问题的责任意识;另一方面加强执勤人员军事训练和应对     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.     

一种新的基于DSmT的合成公式

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题.由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用.提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配.仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果.