基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

制导雷达组网中航迹处理技术研究

简述了防空体系制导雷达组网中对目标航迹的处理过程,进行了大量的仿真试验,结合仿真试验的结果数据,分析比较了目标航迹相关与目标航迹融合的几种典型处理方法,并针对制导雷达的特点,提出了在制导雷达组网中适用的一种航迹处理方法。     

多传感器测量数据预处理

传统传感器测量数据处理方法只采用算术平均值的数字滤波法,虽然这种方法具有一定的抗干扰性,但从统计理论和实际应用情况分析来看,这种方法处理的数据不是测量结果的最好表示,尤其对于多传感器测量情况甚至更糟糕.针对这种情况提出了通过2次利用偏度分析建立动态检测门限判别并剔除粗差,再进行数据融合的分批估计方法.数据分析结果表明,这样处理后的数据测量误差和方差均更小,测量结果更接近测量真值.     

基于光谱信息融合的发动机磨损状态监测

光谱分析技术操作简便、快捷, 是发动机磨损状态监测与故障诊断行之有效的主要手段。基于发动机磨损特征及其状态识别框架, 建立了其信息融合系统, 并结合实例, 分别应用磨损量信息融合、磨损率信息融合和磨损量与磨损率联合融合 3种方法, 得到发动机磨损工况的信任区间及其磨损状态。实践证明, 光谱信息融合方法可提高发动机磨损状态的识别率, 是发动机磨损状态监测的理想方法。     

基于Dempster-Shafer证据理论的特征融合在军用电子设备模块化故障诊断过程中的应用

军用电子设备的维修是以更换电子集成模块为主,根据这一特点,通过分析处理电子设备的故障特征信息,把一种基于D-S证据理论的算法应用于故障特征信息的融合,从而实现故障电子模块的定位.结合实例,论证了这一方法在军用电子设备模块化故障诊断中的可行性.     

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。     

稳健的单平台多传感器数据融合体系结构设计

一个好的数据融合系统应该是算法与系统结构并重。针对当前数据融合研究的薄弱环节——融合体系的研究及其存在的问题,对数据融合系统结构进行了优化研究,提供了一个以目标原始航迹数据库、目标状态转移矩阵、主航迹表三个数据结构为中心的数据融合系统结构模型:单平台多传感器并联输入格式化存储与目标状态转移模型,说明了系统的组成结构及其先进性。     

多传感器异步数据融合模型分析

多传感器异步融合比同步数据融合更为符合实际,不同情形下异步融合模型可以有所不同。在模型噪声和观测噪声互不相关的假设下,建立多个异步数据融合模型并对多个融合模型进行描述,综合分析和比较模型的优缺点;仿真实例说明了各个模型的有效性以及适合应用的环境。     

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。