基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统 C3I系统的数据融合算法运算量大 ,融合精度不高。根据我国防空 C3I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空 C3I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值     

多源信息的Bayes融合精度鉴定方法

为了合理运用多种验前信息 ,文中首先引入了验前信息的可信度的概念 ,由此论述了验前信息与现场试验信息的融合方法 ,给出了多源信息下的Bayes精度鉴定方案。最后以实例说明鉴定方案的运用。     

信息融合系统中的态势预测技术

态势预测主要解决态势间断后如何更新态势以及态势推断问题。根据战场上兵力都是按一定的规则部署和聚集的特点 ,采用群技术将整个战场态势划分成多个态势元素 ,同时结合模板技术和军事专家建议 ,利用战争前和战争期间所获得的各类信息 ,对战场态势进行预测     

自适应数据融合算法

以防空导弹指控系统作战单位为背景,通过对现有经典算法及工程化算法的分析,结合专家经验,提出了基于算法间联系的工程化自适应数据融合算法.对自适应算法的思想、规则集、算法库、推理组成和算法的实现作了详细的描述.     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

防空C~3I数据融合工程化算法研究

在防空导弹武器系统数据融合研究中 ,工程化简便算法是其中重要一个方面。提出了几种便于工程化实现的简便算法 ,并进行了仿真实验。     

信息融合中的态势关联方法研究

在研究了态势目标航迹关联特点的基础上 ,建立了航迹预测和样条拟合关联模型 .该关联模型首先将前后两段航迹进行预测 ,然后进行样条拟合关联检验 ,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断 .经仿真计算 ,此关联模型是可行实用的     

网络雷阵及其被动定位原理

对网络水雷阵的概念进行了讨论 ,明确了几项系统关键技术 .提出了一种网络传感器纯方位目标定位算法 .该算法构思巧妙 ,用途广泛 .