C4ISR仿真系统分析和设计

分析了指挥、控制、通讯、计算机、信息、监视和侦察(C4ISR)系统的复杂性特点,指出C4ISR系统在应用过程中,需要仿真系统对系统操作员和指挥员进行训练.研究了C4ISR仿真系统及其各子系统的实现模型,最后以舰艇C4ISR为例进行设计,通过分布式交互仿真协议(DIS)实现各子系统信息的互连.仿真结果表明,系统也可以为检测各种实际系统提供仿真环境和数据.     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

天波超视距雷达扩展综合概率数据关联算法

考虑到天波超视距雷达径向速率量测与径向距离量测之间的关系以及径向速率量测精度较高的特点,提出了一种天波超视距雷达扩展IPDA算法.该算法利用当前时刻径向速率、径向距离的预测值和相应的量测构造出运动一致性因子,并推导了一致性因子的概率密度函数.在此基础上,利用一致性因子和马氏距离计算回波与目标的互属概率,从而减小异常点的影响、提高估计的精度.天波超视距雷达目标跟踪仿真结果表明:扩展IPDA算法在起始快速性、航迹起始概率、跟踪精度和稳定跟踪率等方面优于IPDA算法,同时其计算量只略大于IPDA算法的计算量.     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

基于数据挖掘的网络化教学研究

基于传统网络化教学系统存在的问题,应用数据挖掘的相关技术,对以往在网络化教学系统中不能对学生练习结果进行科学、客观分析的实际问题给出了初步解决方案。基于数据挖掘技术的网络化教学系统,其目的就是在一定程度上提高教师的教学效率。．     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

虚拟维修训练中故障建模与仿真

在分析维修训练需求、仿真方法的基础上,建立由故障现象、维修对象、故障传播有向图组成的故障模型,并研究了虚拟环境中检测特征数据的建立、故障现象的模拟及仿真运行流程,利用Virtools实现了典型故障的建模与仿真,较好地完成了故障现象和数据的实时生成,为维修人员提供了良好的观察与检测故障的虚拟维修环境。     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。