基于D-S证据理论的多特征数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.     

数据耕种技术在装备体系技术联合试验中的应用

以武器装备体系技术联合需求为背景,对数据耕种技术的研究起源,主要过程及组成部分进行介绍,然后着重分析了数据耕种在装备体系技术联合试验领域应用需解决的关键技术,包括数据耕种模型、试验设计方法、数据耕种平台、耕种结果评估。最后探讨了数据耕种技术在武器装备体系技术联合试验研究的发展方向。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

天波超视距雷达扩展综合概率数据关联算法

考虑到天波超视距雷达径向速率量测与径向距离量测之间的关系以及径向速率量测精度较高的特点,提出了一种天波超视距雷达扩展IPDA算法.该算法利用当前时刻径向速率、径向距离的预测值和相应的量测构造出运动一致性因子,并推导了一致性因子的概率密度函数.在此基础上,利用一致性因子和马氏距离计算回波与目标的互属概率,从而减小异常点的影响、提高估计的精度.天波超视距雷达目标跟踪仿真结果表明:扩展IPDA算法在起始快速性、航迹起始概率、跟踪精度和稳定跟踪率等方面优于IPDA算法,同时其计算量只略大于IPDA算法的计算量.     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

大力加强信息化条件下动员数据建设

动员数据建设是指围绕保障作战需要,在动员建设、准备、实施中对战争动员潜力进行信息化采集、存储、使用和管理的过程。加强动员数据建设,实现动员潜力的数据化、信息化,对于加强国防动员质量建设、提高战时快速动员能力具有重要意义。     

轰鸣的翅膀向中国频频扇动——金融危机下，跨国汽车巨头在华新动向

受国际金融危机冲击,2009年美国、日本以及欧洲主要发达国家的汽车市场萎靡不振。与此形成鲜明对照的是,中国汽车市场在汽车产业调整振兴规划和一系列拉动内需政策的刺激下,逐步恢复活力,实现了较快增长。根据中国汽车工业发布的最新产销数据显示：上半年,汽车产销599．08万辆和609．88万辆,     

用于机动式C3I系统的综合光电对抗系统研究

为了提高机动式C3I系统在现代化战争中的综合防护能力,应为系统增加光电对抗手段.设计了一种可用于机动式C3I系统的综合光电对抗系统,包括对光电告警设备的选择、数据融合、实施干扰的决策、效果评估,以及光电对抗干扰等具体技术实施.该系统的技术设计是对单体光电对抗设备的融合,可达到有效保护机动式C3I系统的目的.     

回归分析在多雷达航迹关联和融合中的应用

雷达数据关联融合是多站多目标跟踪的主要问题,提出了一种回归分析的数据融合方法.首先,对测量数据进行统计分析,给出观测融合的点估计和置信区间估计,之后基于目标的观测融合数据,采用强跟踪滤波器对多目标进行跟踪.利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验,验证了算法的有效性.     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。