自修复飞控系统故障检测与隔离软件系统

介绍了一个自修复飞行控制系统故障检测和隔离实时工程软件系统,该系统按照软件工程规范、采用等价空间法和残差向量的概率信息融合法研制和开发,不仅能对飞行控制系统的突变故障——作动器卡死故障和控制舵面损伤故障进行实时检测和隔离,而且具有良好的用户界面。仿真研究表明该软件系统具有良好的鲁棒性和实时性。     

三维被动定位AOA融合算法

三维被动定位是ESM系统的重要内容,在军事上是侦察定位、监视监测的重要方面。AOA是被动雷达普遍采用的一种定位方法。基于安装于不同运动平台上的两个传感器的AOA测量,给出了ILS融合算法。仿真结果显示采用AOA融合算法,使定位精度得到有效提高。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

一种修正的冲突证据融合方法

对于冲突证据,D-S证据理论无法使用甚至无法得出正确的结果,进而引发了专家学者的研究。针对该问题,提出了一种新的冲突证据融合方法,建立了多传感器综合可信度的计算模型,根据综合可信度得到多传感器的合成结果,采用D-S证据理论对合成结果进行组合,既解决了高冲突问题,又解决了低冲突问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

几何分布定数截尾步加试验的最优设计

在逐步type-II结尾场合下,研究产品简单步进应力加速寿命试验的优化设计。假定产品服从几何分布,讨论了几何分布产品加速方程如何建立,利用次序统计量的大样本性质,得到相应的Fisher信息矩阵,以对数特征寿命极大似然估计的渐进方差最小为准则结合Fisher信息矩阵,给出了步进应力加速寿命试验的最优分配比例,通过模拟验证最优设计的有效性。     

C4ISR信息融合系统中的态势评估

在信息化战争中,战场态势瞬息万变,战场情报通过C4ISR系统迅速传回指挥中心,如何在极其有限的时间内作出判断,定下决心?在介绍态势评估基本理论和研究信息融合中的态势评估流程的基础上,把期望模板理论、模糊推理理论、人工神经网络理论、物元分析理论引入态势评估中,希望对完善态势评估的算法体系和C4ISR系统辅助决策起一定作用.     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.