传感器故障下的航天器状态监测与故障识别

针对航天器上传感器故障可能导致状态估计错误的问题,提出了一种基于证据理论的多传感器融合与故障识别方法。该方法采用证据距离与冲突质量的乘积来度量证据间的冲突大小。在证据的融合中先根据冲突大小计算每个证据的可信度,并根据可信度大小修正证据,再用D\|S规则进行融合。该冲突度量方法综合了证据间目标一致性与整体差异性的影响,在具有较强的不确定性和不可靠性的情况下,比仅采用证据距离或冲突质量来度量证据间冲突的大小更加准确。将其应用于微小卫星电源系统的状态监测,实验结果表明该方法可以有效地监测系统状态并正确地识别故障传感器,准确度优于其它方法。     

海面目标多信源融合识别技术研究

主要对海面目标多信源融合识别技术进行了研究,介绍了海上目标的融合识别方法:Bayes推理和D-S证据理论,分析了D-S证据理论融合识别原理.采用基于高分辨率体制的雷达对海面目标HRRP的特征信息进行提取和分析,对D-S证据理论在海面目标识别中的应用进行了举例研究.     

导弹预警的时空序贯证据融合识别系统

从分析导弹预警系统的目标特征和对抗特点入手,研究建立了时空序贯融合识别的总体方案和系统结构,运用证据理论得到时空序贯融合节点的数学模型.通过仿真数据,分析比较了预警系统中解决冲突的6种证据算法的收敛性和处理冲突的能力,得到了有参考价值的结果.     

基于证据理论的航天器异常状态融合监测方法

利用多传感器数据对在轨航天器的状态进行监测时,多源信息具有的不确定性会导致通道间判定的不一致,目前工程上主要采用依靠专家经验进一步分析的方法,人工干预增加了判定结果的主观性,导致监测效率不高。本文针对此类问题提出了一种基于证据理论的融合方法,用以实现自动监测。设计了6种监测异常状态的信度函数,通过比较分析,最终选定根式函数,并根据数据特点进行了分段改进;结合工程需求介绍了参数设定原则。用此方法处理在轨航天器下传的多传感器数据,监测结果与现有人工判定结果相符,融合监测方法的有效性得以验证。     

一种结合证据理论和Vague集信息融合方法

针对强冲突下证据理论结果与直觉相悖及Vague集数值获取主观性强等问题,提出一种结合证据理论和Vague集的新方法.该方法将获取证据理论的信度函数转化为Vague集区间值形式,通过求解与理想点的距离进行决策.在进行信度函数到Vague集区间值的转化时,提出一种基于聚焦度递减顺次分配的思想,经分析得出该思想与人的主观思想是一致的,最后举例阐明整个算法过程.     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

基于D-S证据理论的雷达模糊识别研究

针对现代雷达信号的复杂性和模糊性以及信号在时间上的冗余性等特点,将模糊匹配和D-S证据理论相结合.在信号的积累和求取模糊隶属度的基础上,用D-S证据理论对隶属度进行融合,有效地解决了雷达信号识别的不确定性问题,同时充分利用了信号在时间上的冗余信息,提高了雷达信号的识别效果.仿真试验证明了该算法的有效性.     

证据理论在信息融合中的应用

将DS证据理论应用于信息融合已经做了一些工作,并取得了较好的实验结果。但是,在这方面的理论基础还不完善,应该进行深入的研究。     

基于D-S证据理论的某飞行器地面电源故障诊断研究

针对某飞行器地面电源故障诊断中的特点和难点,运用D-S证据理论对其电气故障智能诊断中的应用进行探讨.本文首先介绍D-S证据方法的基本理论,然后以某飞行器地面电源中的电气故障为例建立故障特征库,最后利用D-S证据理论对该飞行器地面电源故障融合的结构、算法等进行了仿真研究,取得了满意的效果.     

基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法

针对异类被动传感器中的目标识别问题,将D-S证据理论运用于雷达侦察与通信侦察的目标识别中。首先将雷达和通信侦察设备侦收到的信息分别通过识别,得到雷达和通信电台的基本概率赋值,再通过D-S证据理论算法进行融合,计算出目标平台的基本概率赋值,从而得到融合后的平台类型。仿真实验结果表明,融合后的结果具有更高的置信度。