面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

基于统计加权的单传感器数据融合算法

单传感器数据融合是十分重要的实际问题。为了提高数据处理的敏感性和精度,在研究基于关系矩阵的数据融合方法的基础上,提出了基于统计加权的数据融合方法,并对两种方法进行了对比分析。实例仿真表明,基于统计加权的数据融合方法优于基于关系矩阵的数据融合方法,该方法能减小无效测量值的范围,并且对测量值的变化更敏感。     

分布式多平台态势一致性的实现机制

联合作战是现代战争的主要作战形式,参与联合作战的平台之间需要进行情报共享,形成协同一致的战场态势图。重点研究了Link16在分布式多平台之间实现态势一致性的机制,分析了其总体思路、采用的处理流程和方法、使用的消息种类、存在的问题和不足,并结合我军实际,提出了分布式多平台态势一致性的系统架构和实现方法。     

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.     

D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

舰艇编队作战系统的武器目标分配问题

设我方m艘战舰,对方n个来袭目标.运用灰色局势决策求得目标对各个战舰产生的威胁值排序;再用模拟退火算法,参考目标威胁,单舰根据自身装载的火力发射进行初步武器分配;最后将分配结果传送至融合中心,应用大系统理论的分解协调法,协调武器分配,使得我方武器对本批目标的打击概率最大.仿真基于VC++编程实现,具体分析了算法及思想的可行性.     

数据融合在组网雷达作战效能发挥中的应用

在现代战争中组网雷达由于充分利用了各单部雷达的资源和数据融合技术的优势,使得在探测、定位、跟踪、识别、威胁判断等方面的雷达网整体性能得以大幅度改善,从而使整体作战能力得到极大提高,使其在现代战争尤其是争夺制电磁权方面扮演了越来越重要的角色.介绍了组网雷达的概念并对其所具有的优越作战能力进行了初步探讨和分析,然后阐述了数据融合技术在组网雷达作战效能发挥中的应用,最后从理论研究的角度详细分析了秩K融合规则、贝叶斯推理法、最大似然法等数据融合算法在组网雷达融合发现概率模型的建立及对敌方空袭目标战术意图识别方面的具体应用.     

Agent的多传感器管理方案

多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)以其智能性和交互协作等优点在分布式系统中得到了广泛的应用.火控系统组网就是通过把分立的火控系统通过某种网络结构连接起来,以提高火控系统的整体性能,是一个典型的分布式系统.以火控系统组网为背景,将Agent技术应用于组网系统中的多传感器管理,并采用了基于角色的任务分解思想.提出了基于多Agent的传感器管理结构模型,分析了各个组件Agent的功能.