改善电感测微仪二次测量电路精度的措施

介绍了差动调幅式电感测微仪的工作原理,分析了影响二次测量电路精度的因素,在此基础上提出了利用自稳幅技术以及波形改善技术、全波数字相敏检波技术以及软件部分的数字滤波、线性补偿技术来改善测量精度的措施。实验结果表明,采用上述改进措施,测量精度有了显著的提高。     

基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法

为了延长无线传感器网络的工作周期,在满足网络覆盖性能的前提下,可利用调度算法让一部分节点进入休眠以节省能量。提出了一种基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法,新算法包括冗余节点判断和节点调度两部分。将节点覆盖区域划分为多个网格,通过判断各个网格是否满足覆盖要求,进而判断节点是否冗余。新算法给出了边界冗余节点判据,在调度过程中能够克服边界效应的影响,同时通过冗余节点能量比较,避免了休眠冲突和覆盖盲区的产生。仿真结果表明,与传统的CPNSS算法相比,新算法对冗余节点的判断更为准确,在网络工作集和平均覆盖度两项性能评价指标上均优于传统调度算法,且对网络节点数量增加造成的影响不敏感,能够有效地减少网络冗余,起到了提升网络性能的效果。     

LODA：一种分布式的面向定位的无线传感器网络细粒度调整方法

摘要：本文针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出了一种分布式的面向定位的网络调整方法,称为LODA方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使得初始状况下不可定位的网络达到可定位条件。LODA方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,较当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,本文所提出的方法采用分布式的执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,LODA方法较现有方法而言具有更高的执行效率。     

视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。     

ESM量测间歇下雷达/ESM协同跟踪与辐射控制

为减少作战飞机目标跟踪过程中的雷达辐射,提出了一种ESM间歇量测情况下的机载雷达/ESM协同跟踪与辐射控制方法.采用基于IMM-EKF的雷达/ESM序贯滤波算法对目标进行滤波跟踪,利用跟踪过程中的预测协方差与预定门限进行比较控制雷达辐射,并给出了不同ESM间歇时间、控制门限与雷达辐射时间的关系.研究结论有助于提升作战飞机的隐蔽性和生存能力.     

临近空间传感器分布式组网研究

研究了临近空间分布式传感器网联合发现目标概率,探讨了区域警戒传感器网中部署传感器数目与该网总发现概率等的关系,提出了3种特殊的分布式网络传感器区域的布防模式,并建立了定量评价传感器网性能指标的数学模型。模型的建立为定量评估传感器组网系统效能奠定了理论基础,也为分布式传感器网络系统的部署优化、传感器的选配等提供决策依据。     

基于Zigbee无线传感器网络的押运感知节点的研究与设计

利用无线传感器网络及Zigbee协议标准,对押运信息感知监测系统进行了分析;提出了基于Zigbee无线传感器网络与空间定位技术、计算机技术、数据通信技术结合的押运信息感知监测系统架构;设计了押运感知监测网络中感知节点的软硬件,并且对网络感知节点软硬件功能进行了测试。     

C3I模拟系统目标数据处理的实现

海军岸基指挥自动化模拟系统中,目标数据录取及数据综合处理是非常重要的两个模块。本文介绍了在该模拟系统中这两个模块的仿真实现。首先简要介绍系统结构组成、信息流程,及目标数据录取和数据综合处理模块的基本功能;并着重介绍其软件流程,实现的关键技术;最后介绍其仿真实现。     

战场态势估计的理论体系研究

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次。战场态势估计在现代作战中发挥了越来越重要的作用,但到目前为止关于态势估计的理论体系还没有一种比较统一的看法。本文从态势估计在数据融合中的地位出发,以态势估计处理融合数据的具体流程为根据,建立了三个层次的态势估计层次结构,解决了关于态势估计具体需要研究的内容问题。     

结合规则知识与神经网络于空袭武器的辅助选择

结合规则推理与神经网络,提出了一种新的空袭武器辅助选择方法。其根据空袭武器选择的基本原则以及问题的特点,构造T-S模糊逻辑系统及其实现的相应神经网络模型,然后通过已有的战例与试验例子训练神经网络,并对问题进行求解,得出空袭武器选择提供依据(一种量化的武器适用度)。另外,还利用专家提供的规则知识于学习实例的预处理,学习实例信息的扩充。