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.     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

基于数据链的组合导航技术研究

打击精度已经成为远程制导武器系统最重要的技术指标,提出了一种可以替代卫星导航的数据链导航系统,对该系统的原理、实现、抗干扰、扰侦听进行了详细介绍,分析比较了该系统与惯导和卫星导航系统的误差.最后,得出了数据链导航系统在武器装备精确制导中具有优势的结论.     

核心体系结构数据模型的改进方案

核心体系结构数据模型(Core Architecture Data Model简写为CADM)提供了如何组织C4ISR系统体系结构数据的概念视图,其设计思想对体系结构数据的查询效率、可重用性以及可扩展性有着非常重要的影响.概要介绍了CADM的设计思想,并针对当前CAMD模型数据重用粒度低、扩展性差等缺点,提出了开放性原则、规范性原则、兼容性原则以及重用性原则等数据模型的改进方案,最后分析了这种方案的优缺点.     

数据资源规划中统一身份认证平台设计与实现

针对后勤信息化建设中数据集成和信息资源规划中面临的问题,提出了基于目录访问协议的统一角色存储、Agent表数据同步和JMS数据发布的用户信息认证机制和信息交换机制,实现了后勤各级用户全网身份数据的统一整合,确保全局数据的一致性,为全网完全统一身份认证提供技术基础。     

Optimal sample size allocation for tests with multiple levels of stress with extreme value regression

In this article, we discuss the optimal allocation problem in a multiple stress levels life‐testing experiment when an extreme value regression model is used for statistical analysis. We derive the maximum likelihood estimators, the Fisher information, and the asymptotic variance–covariance matrix of the maximum likelihood estimators. Three optimality criteria are defined and the optimal allocation of units for two‐ and k‐stress level situations are determined. We demonstrate the efficiency of the optimal allocation of units in a multiple stress levels life‐testing experiment by using real experimental situations discussed earlier by McCool and Nelson and Meeker. Monte Carlo simulations are used to show that the optimality results hold for small sample sizes as well. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

美军数据链一体化建设及启示

通过总结美军数据链建设的现状与发展趋势,重点分析了美军数据链一体化建设中采取的基于数据转发、基于并行接口和基于消息标准多链路操作发展策略,并探讨了美军一体化建设过程中面临的问题。最后,结合数据链建设的实际情况,在汲取美军教训的基础上,提出了数据链一体化建设过程中应重点解决的问题。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

面向诸元计算精度鉴定的二次抽样试验设计方法

针对诸元计算精度常规试验方法的缺点和不足之处,提出了"二次抽样"的试验设计方法,在一次抽样的基础上,通过对试验结果进行分析,进行第二次有针对性的抽样试验,并采用贝叶斯估计方法,对两次相关联的试验结果进行综合评价。最后采用该方法对某型炮兵指控系统的诸元计算精度进行了检验,证明了该方法的实用性和有效性。与常规试验方法相比,二次抽样法对诸元计算中各变量不同值域的权重进行了重新分配,其计算结果对被试装备的实际性能更具有指向性。     

改进的拉格朗日松弛数据关联算法

在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解.拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差.针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解.仿真实验...