用于目标跟踪的雷达和成象传感器数据融合

虽然合成来自多个传感器的数据以获得优良跟踪精度的方法是人们当前感兴趣的课题,而动态级融合的研究似乎仍然是一个悬而未决的问题。本文通过生成与公用状态矢量的量测相关的公用状态观察模型研究动态地来自雷达和成象传感器的数据融合。本文考虑的重点是雷达提供的反射中心量测值可能与真实目标中心不太相符这一事实。而且当目标方位改变时,反射中心可能会围绕真实目标中心变化。对远距离的小目标来说,这一影响可以忽略不计,但对半延伸或延伸(semi-extended or extended)的对象来说,这种失配就要加以考虑。本文研究的方法是根据球面坐标中真实目标中心未知恒定偏差的随机扰动,模拟雷达反射中心量测。这些偏差估计用于采用雷达和成象传感器数据跟踪目标的广义卡尔曼滤波方法中。产生跟踪滤波的性能由计算机仿真来评估。     

对运用信息融合技术识别空中目标的主要设计思想和方法的研究

本文以机载无线电辐射源为检测对象,将接收到的无线电信息进行分析,从理论上探讨了运用信息融合技术对这些无线电信号进行信息处理的机制,提出了识别空中目标的方法和有关数学模型。     

西方股份制军工企业研究及我国军工企业改制策略探讨

文章阐述了西方发达国家股份制军工企业的基本状况,具体分析了其股权结构、组织管理与运行机制,对我国军工企业改制应采取的策略提出了建议。     

基于控制通道融合的瞄准线组合稳定技术

提出一种光电二级稳定粗、精控制通道融合新方案,并与现有粗、精控制通道相互独立二级稳定方案相比较。仿真结果表明,粗、精控制融合方案无论在成本、体积、性能和精度上,都优于现有二级稳定方案。新方案的可行性已通过原理样机得到验证。     

数据库系统安全模型的设计

本文首先分析了有关数据库安全所需要解决的几个问题,并基于 discretion 和mandatory 存取策略,以及完整性和数据库加密策略,提出了一个较完整的数据库系统的安全模型。     

多传感器目标识别系统中的数据融合方法与系统结构的研究

多传感器数据融合技术与系统结构是精确制导及航空自动目标识别等系统中两个紧密相关的重要研究内容,本文针对新一代导弹武器发展的需要,先介绍一种实用的高层多传感器数据融合方法,然后提出一种高性能的多传感器目标识别系统的体系结构。     

C~3I系统中的数据融合技术

对C~3I系统中的数据融合技术进行了比较全面的介绍,从系统功能和体系结构两个方面分析了数据融合的模式,利用系统分析的方法对数据融合算法进行了讨论,对数据融合的发展方向进行了展望。     

数据融合的精确极大似然配准算法

数据融合是一个对来自多源的数据和信息进行互联、相关、组合处理以求得精确位置和识别估计的过程。本文考虑其中的配准问题,它是数据融合系统求得精确估计和修正系统误差所必需的预先处理。文中介绍了配准的精确极大似然算法(EML)。该算法通过两步递归最优化方法来实现,并采用改进的高斯—牛顿法来确保算法的快速收敛性。文中研究了该算法的统计性能,其中包括对一致性和有效性的讨论。我们特别地推导并给出了渐近协方差和克拉默—劳边界(CRB)的显式。最后,用仿真和实际的多雷达数据来评估该算法的性能。     

人工智能技术在C2系统多传感器数据融合上的应用

本文叙述了人工智能在C2系统多传感器融合上的应用,提出了一个C2模型,探讨了该模型上的多传感器数据融合,指出人工智能技术领域知识可辅助对平台传感器的控制,应用明确的知识表示方法,通过更换的相关知识,可以将人工智能的数据融合应用到不同的军事领域。