惯性导航系统故障诊断的不确定性问题研究

针对构造惯性导航系统 ( INS)故障诊断所面临的确定性和不确定性问题 ,提出了基于模糊集理论的诊断方法 ,并给出诊断系统自动获取不确定性证据和确定性证据隶属度的方法及函数 .认为对于确定性证据和不确定性证据可以用统一的方法和原则来处理 ,并建立了两类证据的实用数学模型     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

基于改进DS理论多周期数据融合的目标识别方法

为了应对复杂战场环境下信息不确定性及证据冲突造成目标识别困难的问题,解决配准关联错误及应答欺骗产生的误识别问题,减小融合算法对先验数据的依赖,提出了一种基于改进DS证据理论的多周期多传感器数据融合方法以实现高效的战场目标识别。方法采用4个层级,两个方面的多传感器数据融合结构,在改进DS证据理论处理性能的同时,充分利用多个周期识别结果的融合实现最终目标识别。仿真结果表明,该方法在提高目标识别准确性的同时,能够有效解决目标密集和应答欺骗造成的目标误识别问题。     

一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。     

无源雷达智能目标识别

现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论方法的算法运用框架。提出无源雷达智能目标识别的几个关键问题,为改进和提高无源雷达目标识别技术手段提供理论基础。     

一种基于证据理论的陆战场机动平台情报关联方法

针对陆战场情报来源对象不明的问题,提出了一种采用证据聚类技术对陆战场机动平台情报进行分类以实现目标关联的方法。该方法针对陆战场机动平台的特点,建立描述该类情报的证据理论模型;并将各情报之间的矛盾量化成冲突因子,推导分类优化函数;然后采用平均场模拟退火算法进行情报分类。     

基于证据理论的无人机光电侦察设备故障诊断

针对无人机光电侦察设备故障类型多样性以及故障信息不确定性等问题,从信息融合的角度出发,运用证据理论对光电侦察设备故障进行诊断.依据故障统计数据和专家评判矩阵获取基本概率分配,利用证据可信度修正最初的概率分配,再利用证据融合公式得到综合故障诊断结果.最后通过实例验证了该方法的可行性.     

基于改进D-S证据理论的雷达生存效能

为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型.改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性.通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能.     

一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.