火炮射击指挥模拟训练系统中多传感器信息融合的研究与实现

本文研究和实现了火炮射击指挥模拟训练系统中的多传感器信息融合,得到目标航迹信息。基于ＮＯＶＥＬＬ网络,在ＷＩＮＤＯＷＳ平台下用ＶＢ语言中的定时器较好地模拟实际系统中传感器录入目标信息过程,采用文件共享方式实现网络传递避免了因数据率提高而可能出现的阻塞现象;最后采用本文融合算法在网络上进行模拟得到了较好的结果。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

数据融合技术与潜艇指控系统的发展

就潜艇指控系统的现状和发展,综述了数据融合技术在潜艇指控系统中的应用前景。     

舰船武备系统故障诊断算法的探讨

本文以舰炮系统为主,论述了舰船武备系统在诊断中常用算法的基本原理及其特点,并指出今后进行理论研究的一些可行的途径。     

多种滤波器方案对机动目标跟踪自适应性比较

在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。     

传感器融合——多领域的最好结合

传感器融合是各领域技术共同发展并相互融汇而产生的一门新技术,用以提高系统的精度和灵活性.本文介绍了传感器融合技术在军用系统中的应用及特点.     

飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真

研究了飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真中的一些问题,构造了遥测数据输入序列的误差补偿算法,重建相应的输入序列,使得将它们注入到相应的数字仿真模型进行仿真时,得到的输出与飞行试验中弹上计算机发送的遥测数据相符。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。