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。     

高炮人-机跟踪系统建模及动态特性分析

本文以某高炮人-机系统为对象,以人的最优控制模型为基础,建立该人-机跟踪系统部分的数学模型,利用计算机求解——即模型预测方法,研究操作者(炮手)在跟踪沿不同航路飞行的空中目标时系统的跟踪误差和动态性能;与此同时研制一套模拟原高炮人-机系统的仿真试验装置,以获取的试验数据做为检验上述模型预测结果和进行全系统性能分析的依据。     

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。     

机动目标建模及机动检测算法

为解决机动目标跟踪问题,建立了非机动(匀速直线运动)和机动目标当前统计两种动态模型,并对机动目标当前统计模型的输入控制的估计进行了适当改进.同时对非机动模型的观测残差和机动模型的输入估计进行检验,以便准确检测目标机动.     

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.     

C4ISR仿真系统分析和设计

分析了指挥、控制、通讯、计算机、信息、监视和侦察(C4ISR)系统的复杂性特点,指出C4ISR系统在应用过程中,需要仿真系统对系统操作员和指挥员进行训练.研究了C4ISR仿真系统及其各子系统的实现模型,最后以舰艇C4ISR为例进行设计,通过分布式交互仿真协议(DIS)实现各子系统信息的互连.仿真结果表明,系统也可以为检测各种实际系统提供仿真环境和数据.     

联邦滤波器公共信息分配方法

目前的导航系统多采用以惯导为主的组合导航方案,其组合算法有集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波两种.针对联邦滤波器公共信息分配的问题,分析了常规的固定分配系数的方法及其特点,之后详细讨论了动态分配方案,列出了几种分配模型.最后给出了INS/GPS/ADS组合导航系统公共信息动态分配的算例.     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。