延迟容忍无线传感器网络动态数据传输

分析现有经典延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN(Delay Tolerant Mobile Sensor Networks)数据收集算法.提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略ASRAD(Advanced Selective Replication based Adaptive Data Delivery Scheme).其基本思想是把数据消息动态的复制给更有可能与汇聚点通信的传感器节点以达到尽量增大传输成功率和降低传输能耗的目的.ASRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成.     

采用故障树的数据链系统故障模式

根据数据链系统的故障检测困难的特点,采用故障树分析法,建立了数据链系统的故障树;在详细分析数据链系统故障特点的基础上,提出了端口功能检测法、调制解调器替代法和电性能参数检测法3种故障定位方法。设计了端口功能检测法中数据测试仪、终端设备模拟器和自环测试监测仪的系统连接方法,设计了调制解调器替代法的系统连接方法和电性能参数检测法的常见电性能参数。综合使用故障检测定位方法,可快速定位数据链系统常见故障。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

制导雷达组网反隐身研究

现代战场上各种隐身目标的出现,要求利用多种传感器组网来采集信息并加以融合,才能充分利用隐身目标各个方向及各个频段不同的反射特性,最大限度提取信息,满足战场对信息、目标识别和态势分析的需要。为此,对制导雷达组网的带反馈的数据融合模型,以及分层Kal-man滤波融合算法、信噪比加权融合算法进行了研究,并通过对特定组网布站的仿真试验,验证了制导雷达组网反隐身的有效性。     

未知雷达位置参数识别研究

在对国内外数据融合方面研究进展情况进行分析的基础上,提出了一种应用模糊关联、数据融合和最小二乘等技术识别未知雷达辐射源具体坐标的方法,为进一步融合未知源的数据打下基础。仿真结果表明,随着采样数据的增加,对辐射源参数的估计会更加精确。     

基于神经网络的信息融合算法研究及其在入侵检测中的应用

目前,网络入侵技术越来越先进,许多黑客都具备反检测的能力,他们会有针对性地模仿被入侵系统的正常用户行为;或将自己的入侵时间拉长,使敏感操作分布于很长的时间周期中;还可能通过多台主机联手攻破被入侵系统.对于伪装性入侵行为与正常用户行为来说,仅靠一个传感器的报告提供的信息来识别已经相当困难,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别率,降低误警率.应用基于神经网络的主观Bayes方法,经实验,效果良好.     

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。     

软件可测性评估

介绍了现有的软件可测性评估方法,继而提出了基于程序结构的软件可测性评估方法,该方法充分考虑了软件的失效机理,针对测试对象的不同特点,给出了面向控制流的软件故障执行的概率、数据状态感染的概率及以变量的定值-引用为基础的被感染数据状态传播到输出的概率等估计方案,在此基础上,进行了软件可测性的评估.     

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。