用多维数据互联的有效多传感器融合

本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

基于数据融合的某型导弹智能温度测量控制系统

介绍了应用于某型导弹的温度测量控制系统的硬件组成和工作过程。为了消除测量干扰,提出一种一致性加权融合估计算法,给出了多传感器一致性检验的准则,并利用多元统计理论推导出了最优权值的计算公式。最后将该算法应用于导弹温度测量控制系统。实验证明:该算法具有较好的稳定性,可有效降低噪声干扰,提高测量精度。     

CALS与国防武器系统管理

CALS(持续获得与生命周期支持)是指通过操作程序改造及信息技术与文件标准运用,将产品数据电子化、标准化,并运用数据库和网络传输使得所有信息得以快速交换,以建立一个无纸化的全球共通商业操作环境。CALS在军事领域有着广泛的发展前景,此文简要介绍了采用CALS技术的国防武器管理系统的几个构成要素,同时对CALS建设提出了几点启示。     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

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。     

一种面向关键属性更新的优化数据一致性算法

规模巨大且分布性强的P2P系统可能导致部分数据副本发布的更新被长时间地延迟,从而降低Internet上资源定位的效率。针对关键属性更新的特点,提出一种解决关键属性更新冲突的优化数据一致性算法。算法中分离出用户提交的更新请求中关于关键属性的更新,在对关键更新冲突分类的基础上,采用更新缓冲预处理和关键更新表两层机制并结合最新写胜出和分而治之规则,优化关键更新冲突的发现和解决。关键属性更新的优化处理使得不会产生因为关键属性更新的延迟而降低系统基于关键属性的资源定位效率,满足面向Internet的P2P系统的要求。模拟测试结果表明该算法在一致性维护开销、资源定位开销与资源访问开销以及鲁棒性方面均具有较好的性能。     

运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据.近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进.本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层...     

雷达与红外数据融合评述

雷达和红外数据融合由于能够实现信息互补 ,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力 ,因而引起了广泛的注意。对基于雷达和红外传感器的数据融合算法进行了综述 ,并介绍了一些关键课题。     

单平台多传感器数据融合系统的设计与实现

从工程应用观点出发研究单平台多传感器数据融合系统 (Data Fusion System ,DFS)设计和实现。首先通过分析此类型 DFS的功能需求 ,提出一种具有一定可伸缩性的系统结构 ;然后运用面向对象的方法 ,进行系统设计 ,以确保系统本身的可扩充性及系统中所采用的算法和模块的可移植性 ;同时也给出了一种确保系统实时性的多线程实现方案。