航迹与航迹的最优融合

在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。     

多传感器航迹融合的有效算法

本文介绍了一种通过把不同传感器产生的航迹之间的互协方差结合在一起进行航迹对航迹融合的有效算法。若考虑跟踪同一目标的传感器之间的互相关,这个问题的解析解是很复杂的。根据某个积分推导出稳态的互协方差矩阵的显解。可以看出,这个积分的解包含着某矩阵的逆,其中的各个元素是每个跟踪器参数的函数。分析了这个矩阵的结构,得到了这个矩阵逆的有效解析解。对于相同传感器的数据融合,已证明,这个矩阵可简化为劳斯—霍尔维茨矩阵,它是在研究线性定态系统稳定性时提出的。通过考虑融合候选航迹之间互相关效果,本文还介绍了表明减少融合航迹协方差时的数字结果。     

三帆竞渡开辟太航新航道——太原航空仪表公司军民三产互动发展纪实

隶属于中国一航的太原航空仪表有限公司,在55年的发展中,从制造出新中国第一块航空仪表到现在发展成了以传感器技术、仪表技术、电子技术、网络技术为基础,以传感器与仪表设计制造为特色的航空机载行业骨干企业。     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

基于改进证据理论的多传感器目标识别

由于证据理论融合冲突信息会得出不合理的结论,限制了其在目标识别中的应用.为解决这一问题,提出了一种改进融合方法.研究各证据与其他证据的联系,通过计算证据与其他证据均值的距离,求出此证据受其他证据的支持度.归一化支持度获得证据权值,加权平均原有证据后按Dempster规则融合,作出识别.针对空中目标识别算例,对比验证几种方法,结果显示:该方法能够融合冲突信息,在降低计算量的同时,加快收敛速度,提高了识别快速性和准确性.     

大小事

国内沈阳军区厨余垃圾限指标。沈阳军区某部对于厨余垃圾进行明确限制,垃圾控制在食物总量的10%以内,垃圾回收利用率不得低于75%,未能完成硬性指标的单位,主官将会被通报批评,所在单位司务长调离岗位。南京军区种菜也可以数字化。相隔300米远的果园内土壤水分、光照强度等数据能实时传输到指控中心。如果天气干旱,只需一指按键,系统就能自动喷雾浇水。南京军区某师农副业基地引进的无线传感网络监测技术使种菜实现了数字化。     

基于RSSI线性回归分析的无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络（WSN）定位应用中,针对接收信号强度指示（RSSI）容易受到环境的影响不能实现准确测距的问题,提出了一种基于RSSI线性回归分析的定位方法。该方法通过信号衰减模型和线性回归理论相结合,修正实际环境下每个锚节点的测距模型,同时利用相关系数和剩余标准差对测距模型进行评估,制定出更加合理的定位策略。实验表明,采用修正的测距模型和新的定位策略,使得节点定位精度明显提高。