发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。     

基于数据驱动控制的鱼雷侧向运动控制研究

鱼雷作为水下作战的重要武器,其控制技术一直是国内外水下武器领域研究的热点问题.采用了基于数据驱动控制的控制方法,研究了鱼雷的侧向运动控制.当雷体的流体动力学参数未知时,仅利用雷体的输入输出数据,设计直舵角的控制律.这种方法在工程上计算量少,易于实现,因此实用性较强.在设计基于数据驱动控制的鱼雷垂直舵角控制律的过程中,通...     

基于EFSM模型的可执行回归测试数据生成方法

基于扩展有限状态机(extened finite state machine, EFSM)的回归测试过程中，传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息，在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此，提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法，制定规则对软件变更前后的模型进行融合，将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历，结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明：该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

多平台多传感器数据融合中的时间一致

解决多平台多传感器系统数据融合中传感器误差配准问题,首先要实现各传感器的时间一致,将关于同一目标的各传感器不同步的量测信息同步到同一基准时标下.将时间误差分为确定性和不确定性两种,分析了引起多传感器时间误差的原因,提出一种基于Kalman滤波的时间对准算法,有效解决了一定范围内不确定传输延迟引起的时间不一致问题.     

数据融合技术在预警机系统中的应用

本文讨论了数据融合技术在现代战场上的重要性,介绍了预警机系统的数据融合部分,分析了数据融合处理的特殊要求和关键问题,为对抗预警机系统的多传感器,进行人为的欺骗提出了新的要求.     

天线与目标特性时域测量系统中的信号处理方法

研究了时域测量系统的信号处理方法.介绍了背景信号对消的预处理方法,将FFT和啁啾变换应用在时域超宽带紧缩场测量系统中,并对大数据量测量时啁啾变换算法和FFT算法的效率进行了比较.     

基于雷达波束篱笆的空间碎片数量的置信区间估计

针对雷达波束篱笆空间碎片探测模式,提出了一种估计碎片数量置信区间的方法.对于给定的轨道高度范围,将轨道倾角和雷达散射截面足够大的碎片是否真正穿越波束篱笆这一事件用(0-1)分布来建模,根据所获取的轨道高度数据,得到该轨道高度范围内碎片穿越波束篱笆的平均概率,进而采用中心极限定理估计出该范围内碎片总数量的置信区间.仿真实验验证了方法的有效性.     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.