被动传感器融合检测系统的优化分布密度

被动传感器由于采用无源探测,而且制造成本低,体积小,在战场环境中将采用并配置大量的被动传感器来检测目标.不论是主动还是被动式传感器,在实际应用中均存在资源优化配置问题.针对被动传感器的具体应用模型,采取了若干合理近似,得到了在"OR"融合检测条件下,基于最大检测概率的被动传感器优化配置密度计算公式.     

基于SEA方法的传感器与武器系统匹配分析

分析系统的匹配程度,是对作战系统进行评价的重要内容,提出将系统的作战效能作为衡量系统匹配程度的重要指标,在SEA(System Effectiveness Analysis)方法的框架下建立了系统匹配分析模型,采用蒙特卡罗方法对匹配过程进行了仿真计算,并通过具体算例验证了模型的正确性,为作战系统的匹配分析提供了一种新的思路.     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

纯方位跟踪问题研究及算法性能

针对纯方位跟踪系统的特点,对修正增益扩展卡尔曼滤波、伪线性滤波、基于无迹变换的卡尔曼滤波、修正球坐标系下的扩展卡尔曼滤波、直接对角度信息建模的卡尔曼滤波等被动目标跟踪算法予以详细的讨论,并在满足可比性的条件下,对各个跟踪算法进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,指出了修正增益扩展卡尔曼滤波的算法优势,对实际工程应用中算法选择问题提出了参考性建议.     

基于途径概念的数据融合方法

目前在多传感器条件下提升数据精度的基本方法是状态估计,其中最常用的方法是卡尔曼滤波及其变形算法.由于卡尔曼滤波是依靠时间积累来增加信息量、提高数据精度,因而其收敛速度不可避免地要受到时间因素的影响.另外卡尔曼滤波作为单纯的数据处理方法也无法利用观测系统中一些已知的物理信息.提出了基于途径概念的数据融合方法,它打破了机械的"传感器融合"的概念束缚,有效地帮助人们挖掘和利用潜在的冗余信息,使多传感器信息能够迅速得到充分利用,从而使收敛速度得到提高.基于途径的数据融合方法并未提供一套固定的算法,它提供的只是一套处理规则.     

渐近的鲁棒分布式假设检验

考虑带有渐近多传感器的鲁棒分布式假设检验问题,其中每个传感器只收集一个观测.观测服从给定的信号选择模型,其中,信号是确定性信号.通过ε-污染类得到鲁棒检测函数,每个传感器使用该检测函数作出局部决策,并将决策传给融合中心.关注每个传感器如何作决策,以及利用渐近相对效率,研究配置鲁棒检测函数的分布式传感器系统的渐近性能.具...     

加固液晶显示器自动温控技术

随着电子技术的发展,液晶显示器在军、民品中的应用越来越广泛,已逐渐替代了CRT显示器成为了显示领域的主流产品。介绍了液晶显示器加固过程中的温控原理,通过CPLD/FPGA编程的方法实现了低温加热的自动控制,拓宽了液晶显示器低温工作范围。     

面向定位的分布式无线传感器网络细粒度调整方法

针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。