战场要素的认知处理

针对多弹编队飞行时如何判断当前复杂战场环境下的战场态势问题,采用层次分析法、属性识别理论方法和数据融合的方法,研究了实时认知处理战场要素模型问题。首先,对复杂战场要素进行分析,对这些战场要素进行分类;对不同的战场要素分别建立数学模型;然后,采用层次分析法和属性识别理论方法对导弹认知的数据进行评估,得到数据的精度评估等级后,采用数据融合方法对数据进行融合,得到融合后数据,以此对导弹中的数据进行实时更新。最后,将所建立的战场要素模型进行实例化仿真,仿真结果表明该方法的有效性。     

一种由条件确定导引时机的线导鱼雷导引方案

基于对水下平台获取目标信息客观实际的分析,指出以固定的导引周期、自动实现线导鱼雷整个过程的导引是难以实现的.为此,线导鱼雷导引方案设计必须综合利用各种渠道所获得的目标信息资源和鱼雷的高速制资源,才能大幅提高线导鱼雷的使用性能.通过仿真研究提出:“由条件确定导引时机”的概念,给出利用“依赖条件调度的管理器”对来自各方面的目标方位进行优先级排序并控制导引算法调度时机的技术方法;利用“间断导引”兼顾导引平台听测与鱼雷快速接近目标之矛盾的技术方案,给出了确定“听测速度”、转换方法和转换时间间隔的技术方法和途径.     

基于定性信息的装备技术状态评估

利用定性信息对装备技术状态进行评估是提高评估时效性的有效手段.通过对装备技术状态评估研究现状的分析,论证了运用D-S证据理论进行装备技术状态评估的可行性.结合D-S证据理论的特点,提出了适用于装备技术状态评估的可信度分配策略.采用基于投影的证据融合方法,以解决传统D-S证据理论在融合高冲突证据时的缺陷.在评价决策中运用最大基本信度状态评价准则进行评价决策.最后,将提出的分析方法,应用于某具体装备的技术状态评估中,验证了该方法的有效性.     

部分频带干扰下伪码跟踪误差分析

为精确分析部分频带干扰下伪码跟踪误差,需要考虑伪码的非理想随机特性。引入伪码的精细功率谱模型,对比分析了不同带宽干扰下基于简化谱和精细谱的码跟踪误差。定义了相对误差系数,用以定量描述伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响。当干扰带宽增大时,相对误差系数逐渐减小,伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响逐渐减小,基于简化谱的分析趋近于基于精细谱的分析。结合GPS L1 C/A码,给出了相对误差小于0.2的最小干扰带宽,并将其作为基于简化谱分析的适用条件。研究表明当干扰带宽大于伪码周期的频率的300倍时,伪码非理想随机特性导致的码跟踪精度变化可忽略,反之,则需要基于精细的功率谱模型进行码跟踪精度分析。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法

为了充分利用分离式台声源声纳定位系统的冗余测量信息,提高系统的定位精度,提出了基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法。并通过数值仿真,对不同条件下的定位误差几何分布曲线图(GDOP)进行了研究。仿真结果表明,大部分探测范围内,两个声源之间距离的变化和时间测量误差对定位性能影响较小,而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大。与仅利用距离信息进行定位的方法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效地降低了系统的定位误差,探测盲区的定位性能也得到明显改善。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。     

多目标数据关联的多维Lagrangian松驰法

将多目标跟踪中的数据关联问题提成为一个离散最优化问题 ,并采用 L agrangian松驰算法来克服该问题面临的计算困难 ,这是目前多祯多目标测量数据关联研究发展的重要方向。首先将多祯多目标数据关联问题建立为一个带约束的多维分配问题 ;并在维数大于 2时 ,采用 L agrangian松驰算法来松驰约束条件 ,使问题降维为计算上可接受的二维分配问题。     

无人机载多传感器集成与数据融合

介绍了无人机在情报、监视和侦察(ISR)领域的作用,分析研究了无人机(UAV)载传感器的种类、特点、集成特性及组合使用方式,说明了无人机载多传感器集成与数据融合的优点、功能组成.针对无人机载传感器的特点分析了多传感器组合、体系结构和特点,介绍了其主要算法,提出了发展趋势.     

多传感器数据融合在舰艇防空中的应用

以舰艇防空为背景,对防空作战中目标指示环节和舰空导弹武器系统作战使用环节中多传感器数据融合的应用进行了分析。分析包括舰艇平台信息的收集、目标指示信息的转换、融合的预处理及分布式融合处理等过程。分析之后建立了数学模型,并进行了仿真。仿真结果表明,融合后目标指示的精度和导弹制导数据的精度有明显的改善,有利地保证了防空作战的顺利进行。     

数据融合在现代雷达引信中的应用研究

介绍了数据融合的基本理论和实现技术,分析了防空导弹现代雷达引信设计中的数据融合问题。利用多传感器数据融合方法建立了雷达引信数据融合结构模型。应用MSPDAF数据融合算法进行数学仿真,并给出仿真结果。