使用多传感器的融合数据进行数据互联

数据互联利用融合的多传感器数据为基础,多传感器融合提供了一个简洁的图形,该图形由当前出现在监视区域中的目标的数字的和非数字的两种属性组成。数据互联技术包含两个过程。第一个过程是,活化的成群过程-在这个过程中,根据已有的航迹在预期的量测附近找到一个群,融合该群中的数据以获得组成群的目标的简洁的图形。第二个过程是,目标类型匹配过程-在该过程中,将已有航迹中包含的目标类型与包含在活化的群中的目标类型进行匹配。本文所提出的数据互联提供了一种手段,把量测得到的可信度值赋给每一条航迹(以接收的数据为基础),并以直接了当的方式推广到处理多目标跟踪数据互联。     

一种基于策略的配置管理思想

对更健壮和更有效配置管理工具的需求已成为企业网络管理领域的一个越来越迫切的问题.针对这种情况,提出了一种新的配置管理思想--基于策略的配置管理,给出了规则冲突的产生和解决策略.减少了因配置信息变化而对网络的重构时间,降低了网络的维护成本,使网络配置更易于进行.     

分布式多传感器多目标跟踪融合算法

在多传感器多目标跟踪系统中,通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点,采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述,并重点讨论了传统的关联算法和神经网络、模糊技术关联算法,指出了有待进一步研究的方向。     

面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究

开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。     

数据融合中的几个参考术语

本文讨论了数据融合中常用的几个参考术语及概念,并对目前存在的一些定义加以分析.建议采用由一个欧洲工作组新近提出的数据融合定义.同时,还描叙了其他一些参考术语,即在多数数据融合系统中经常会遇到的一些概念.     

直接网络中的自适应路由算法分析

互连网络是大规模并行计算机的重要组成部分，路由算法是其中决定网络性能的重要因素，本文在直接网络结构基础上对路由算法进行讨论，给出了一种分类方法，并着重对采用虫孔路由开关技术的自适应路由算法进行分析，为进一步的评价和设计新的算法提供了参考。     

一种有效的UWB-SAR成像方法

在简要总结大处理角ＵＷＢ－ＳＡＲ成像处理有关难点后，本文提出将波数域成像算法（Ω－Ｋ算法）应用于ＵＷＢ－ＳＡＲ成像处理；然后介绍了Ω－Ｋ算法的原理并对其中存在的Ｓｔｏｌｔ插值等问题进行了详细分析和深入探讨；最后结合所建立的ＵＷＢ－ＳＡＲ回波模型对Ω－Ｋ算法进行了仿真，研究表明这种成像方法具有较好的聚焦效果。     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

并行面向对象数据库中的数据放置

针对并行面向对象数据库的特点,结合异步并行查询执行策略,提出了一种基于对象类的混合式数据放置策略,它包括两个部分:混合式数据划分策略和基于对象类的数据分配策略     

密集回波环境下的一种交互式多模型算法

利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法