近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

Agent的多传感器管理方案

多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)以其智能性和交互协作等优点在分布式系统中得到了广泛的应用.火控系统组网就是通过把分立的火控系统通过某种网络结构连接起来,以提高火控系统的整体性能,是一个典型的分布式系统.以火控系统组网为背景,将Agent技术应用于组网系统中的多传感器管理,并采用了基于角色的任务分解思想.提出了基于多Agent的传感器管理结构模型,分析了各个组件Agent的功能.     

舰艇编队作战系统的武器目标分配问题

设我方m艘战舰,对方n个来袭目标.运用灰色局势决策求得目标对各个战舰产生的威胁值排序;再用模拟退火算法,参考目标威胁,单舰根据自身装载的火力发射进行初步武器分配;最后将分配结果传送至融合中心,应用大系统理论的分解协调法,协调武器分配,使得我方武器对本批目标的打击概率最大.仿真基于VC++编程实现,具体分析了算法及思想的可行性.     

基于加权D-S证据理论的辐射源目标识别

在目标识别中D-S证据理论应用较为广泛,该理论要求各传感器的重要程度相同,与作战使用相矛盾.就此提出了基于加权D-S证据理论的时空域目标识别方法,突出了不同传感器在目标识别中的地位和作用,使目标识别结果更接近作战实际.     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.     

D-S证据理论在潜艇威胁判断中的应用

简要介绍了潜艇威胁判断原理和D-S证据推理基本思想。针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了D-S证据推理系统分析了潜艇威胁判断中的两个关键性环节。判断目标发现本艇与否、判断目标可能采取的攻防决策问题,在把不确定推理应用于潜艇威胁判断研究上作了初步尝试。     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

一种雷达类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。