ΣΔ-STAP对地面低速目标检测性能改善的分析研究

本文分析了常规处理和ΣΔ-STAP的原理,通过仿真,比较了常规处理和ΣΔ-STAP方法的改善因子曲线、平均输出杂波加噪声功率以及空域频响图,并且用实测数据对两种方法的效果进行了验证。结果表明,ΣΔ-STAP能够降低杂波输出,尤其降低主杂波输出,使主杂波变窄,能够增强机载雷达低速目标检测能力。     

未来舰艇指控系统发展的关键技术

舰艇指挥控制系统作为战斗双方的"兵力倍增器",在未来战争中将发挥越来越重要的作用。介绍了全分布式系统结构、高速网络技术、多传感器数据融合、高级语言技术、人工神经网络技术和最小共享信息集等未来舰艇指控系统发展的关键技术。     

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。     

多传感器异步数据融合模型分析

多传感器异步融合比同步数据融合更为符合实际,不同情形下异步融合模型可以有所不同。在模型噪声和观测噪声互不相关的假设下,建立多个异步数据融合模型并对多个融合模型进行描述,综合分析和比较模型的优缺点;仿真实例说明了各个模型的有效性以及适合应用的环境。     

稳健的单平台多传感器数据融合体系结构设计

一个好的数据融合系统应该是算法与系统结构并重。针对当前数据融合研究的薄弱环节——融合体系的研究及其存在的问题,对数据融合系统结构进行了优化研究,提供了一个以目标原始航迹数据库、目标状态转移矩阵、主航迹表三个数据结构为中心的数据融合系统结构模型:单平台多传感器并联输入格式化存储与目标状态转移模型,说明了系统的组成结构及其先进性。     

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。     

多传感器数据融合性能评估的方法论

由于多传感器数据融合的处理过程是多级别多层次的,相应的融合算法多种多样,因而融合性能的评估一直是该领域研究的重点和难点.为了提高系统的重用性,把性能评估过程当作一个完整的融合过程,提出一个数据融合评估系统体系结构设计方法.以此为基础的系统评估,大大提高了数据融合评估系统的通用性,增强了系统设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

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.