未来舰艇指控系统发展的关键技术

舰艇指挥控制系统作为战斗双方的"兵力倍增器",在未来战争中将发挥越来越重要的作用。介绍了全分布式系统结构、高速网络技术、多传感器数据融合、高级语言技术、人工神经网络技术和最小共享信息集等未来舰艇指控系统发展的关键技术。     

多传感器信息融合的谢弗－登普斯特方法

利用了谢弗－登普斯特方法讨论了两重假设下的多传感器信息融合问题。各个传磁器报告目标存在或目标不存在,所有的传感器报告都传输到信息融合中心,在这里利用了谢弗－登普斯特的组合法则,得到了信息融合中心的最终决策规则,并同多传感器信息融合的Ｌ－Ｒ试验方法进行了比较。     

条件随机变量与条件数据融合

本文讨论基于条件事件代数系统上的条件随机变量的表示问题,并给出了在多个信息源提供的不同类型的条件数据时之统一表示方法,以及利用条件随机变量分布函数性质,对所得数据进行关联等。     

基于对策论的威胁评估模型

数据融合模型一般包括多个层次,威胁评估是其中之一。威胁评估根据态势情况,推测威胁程度及可能的行动方案。在分析对策论和威胁评估的基础上,提出基于矩阵对策的威胁评估模型及分析方法。     

舰载多传感器数据融合系统的层次设计

简述了信息技术对未来海战战斗力的影响,分析了数据融合系统的基本工作流程,提出了一种舰载多传感器数据融合系统的层次设计方法,对于数据融合算法的选择、优化、仿真及工程实践具有一定的参考价值．     

多传感器多目标信号融合算法

多传感器信号融合是数据融合的一个重要方面,ＣｈａｉｒＺ．和ＶａｒｓｈｎｅｙＰ．Ｋ．在这个领域进行了深入研究,提出了基于贝叶斯推理的最佳融合规则,但该推理不能用于多目标的信号判定。推导了用于多目标信号融合的多传感器融合算法,该算法运用假设检验理论,充分考虑了位置数据互联的正确性和目标信号的历史信息,得出了一个可以递推计算的判定准则     

多类传感器航迹参数关联研究

采用层次型数据融合结构,研究了防空作战(AAW)系统中多类传感器航迹相关问题。首先对目标航迹的真实跟踪概率(TTP)进行了讨论,在两个模型假设的基础上给出了TTP的计算公式。提出利用渐近分析理论研究多类传感器相关参数及其在时间域上参数方程的航迹参数关联问题。在此基础上设计了多类传感器系统中上层处理节点航迹相关算法。     

基于神经网络的机动多目标数据关联算法

虽然JPDA被公认为是杂波多目标环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一,但在密集回波情况下其计算量易出现组合爆炸现象,难于实时处理。通过对Hopfield网络解决TSP问题的研究,探讨用神经网络解决联合概率数据关联(JPDA)中数据运算的组合爆炸问题的办法     

基于BPAF判决的决策层目标属性融合研究

在D-S证据理论框架下,研究了基于目标基本概率赋值(BPAF)判决的决策层目标属性融合问题。简要介绍了D-S证据组合理论框架,阐述了基于BPAF判决的决策层目标属性融合策略、步骤;分析了证据严重冲突时,Dempster证据组合规则不合理的本质原因;提出必须对D-S证据组合规则进行改善等需要继续深入探讨的几个问题。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。