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.     

防空C~3I数据融合工程化算法研究

在防空导弹武器系统数据融合研究中 ,工程化简便算法是其中重要一个方面。提出了几种便于工程化实现的简便算法 ,并进行了仿真实验。     

信息融合中的态势关联方法研究

在研究了态势目标航迹关联特点的基础上 ,建立了航迹预测和样条拟合关联模型 .该关联模型首先将前后两段航迹进行预测 ,然后进行样条拟合关联检验 ,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断 .经仿真计算 ,此关联模型是可行实用的     

预警机系统关键技术分析

现代战争是体系与体系之间的对抗,预警机作为军队高效率武器体系构建的核心,在现代战争中具有十分重要的地位和作用,介绍了预警机在现代战争中的任务和作用,对预警机系统的共形相控阵雷达天线问题、任务电子系统与载机的矛盾、预警机对目标高度的测量、电磁兼容以及数据融合等关键技术进行了分析研究,最后对预警机的发展前景作了预测,指出从本国国情出发,发展中小型预警机,改进大中型预警机、采用新技术、载机与雷达一体化、扩大预警机功能.     

军事训练演习数据汇集与融合系统的设计与实现

实现海量军事训练演习数据的汇集与融合,是生成相应的作战效能数据的基础。结合军事训练基地数据的收集与运用现状,提出了一个基于Web服务的多源异构数据汇集与融合系统的解决方案：运用XML Schema技术实现了异构数据模式的标准化转换,完成了多源数据的汇集;以作战平台为中心,以作战效能的各项影响因素为维度,实现了相关数据的融合。设计了系统的功能与架构并加以实现。运行情况表明,系统能够满足功能需求,具备良好的数据整合与处理能力。     

一维自组织映射聚类数的自适应确定

针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准则,提出了一种根据误差平方和的变化速率来自动地确定类数的方法。通过对两个实例的处理,验证了该方法的有效性。     

模糊控制与其它控制技术的融合研究

介绍了模糊控制技术针对复杂控制对象进行的控制规则和隶属度函数算法的改进,以及与其它控制技术的融合研究,总结出多种控制融合方式,并在此基础上讨论了对更加复杂的研究对象的分析方法的可行性。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

Arbitrary-oriented target detection in large scene sar images

Target detection in the field of synthetic aperture radar (SAR) has attracted considerable attention of researchers in national defense technology worldwide, owing to its unique advantages like high resolution and large scene image acquisition capabilities of SAR. However, due to strong speckle noise and low signal-to-noise ratio, it is difficult to extract representative features of target from SAR images, which greatly inhibits the effectiveness of traditional methods. In order to address the above problems, a framework called contextual rotation region-based convolutional neural network (RCNN) with multilayer fusion is proposed in this paper. Specifically, aimed to enable RCNN to perform target detection in large scene SAR images efficiently, maximum sliding strategy is applied to crop the large scene image into a series of sub-images before RCNN. Instead of using the highest-layer output for proposal generation and target detection, fusion feature maps with high resolution and rich semantic information are constructed by multilayer fusion strategy. Then, we put forwards rotation anchors to predict the minimum circumscribed rectangle of targets to reduce redundant detection region. Furthermore, shadow areas serve as contextual features to provide extraneous information for the detector identify and locate targets accurately. Experimental results on the simulated large scene SAR image dataset show that the proposed method achieves a satisfactory performance in large scene SAR target detection.     

多传感器布局和目标跟踪精度分析

基于目标位置估计的Cramer-Rao限和几何精度稀释(GDOP)来研究组网的多异质非线性传感器系统中,传感器和目标的相对位置对目标跟踪精度的影响.分析表明,除了传感器的测量误差、目标的距离外,传感器到目标视线的夹角大小对目标跟踪精度也有一定的影响,影响的大小和传感器的横向径向测量误差的比值大小有关.结合工程应用,分别对2个和3个不同类型的传感器组合进行了讨论.