多因素观测来源不确定的多目标跟踪算法

杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性.     

设备健康状态评估指标体系约简方法

针对设备健康状态评估涉及指标多、指标间关系复杂的问题,提出基于粗糙集和遗传算法的设备健康状态评估指标体系约简方法.将粗糙集理论和遗传算法相结合,对设备健康状态评估指标进行约简的同时,提高约简效率.某燃气轮机健康状态评估指标体系约简案例显示,该方法能够在不失代表性、系统性的前提下,将复杂指标体系约简为较为简洁、明了的指标体系,保持评估结果准确的同时减少信息收集工作量.     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.     

委管社团要务实创新 以良好状态迎接党的“十七大”召开

2007年1月29日上午,国防科工委副主任金壮龙及经济协调司、综合计划司、国际合作司、人事教育司、科技质量司等领导一行七人来到中国和平利用军工技术协会视察工作,并代表国防科工委对和平利用军工协会2007年工作提出要求:“示范作用,品牌业务,国际知名,一流协会”。     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

对提高预备役部队挂钩训练质量的思考

预备役部队与现役部队挂钩训练,是缩短预备役部队与现役部队训练差距、提高预备役部队遂行作战(保障)任务能力和与现役部队联合作战能力,增强我军整体作战能力的有效途径和重要举措。总结以往挂钩训练经验,更好地利用现役部队装备先进、训练层次高、教学力量强、承训潜力大的优势,进一步提高挂钩训练的质量和水平,是促进预备役部队战斗力提高的重要途径。     

基于LabVIEW的变速箱状态检测系统

采用门限关联度理论进行变速箱状态检测,并构建了以虚拟仪器为核心的变速箱状态采集系统,建立了表征变速箱状态的特征参量和正常故障判定准则,采用LabVIEW开发了检测与故障判定软件系统。     

刀具状态监测的模糊集方法

刀具状态监测技术一直是制约加工系统自动化和智能化水平提高的主要因素，本文采用模糊线性方程描述刀具状态与监测指标之间的关系，根据学习样本的可能分布和概率分布确定方程的参数，选用不同传感器信号特征组合进行对比实验，结果表明该方法可获得较高的识别率。     

柔性加工设备机电系统的动力学模型与辨识

在剖析柔性加工设备机电系统结构、信息传递链等基础上，建立柔性加工设备机电系统较精确的动力学模型，并研制相应硬件，实现实时在线模型参数辨识，排除变工况与加工过程的时变性对状态监测与故障诊断的影响，为实现柔性加工环境下多变工况加工过程的实时状态监测、故障诊断与故障预警打下基础。