基于Petri网的空中交通管制辅助决策系统

空中交通管制系统是生产实际中的一种典型的离散事件动态系统（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｅｖｅｎｔ ｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ，ＤＥＤＳ），而Ｐｅｔｒｉ网理论是研究ＤＥＤＳ的有力工具之一。为了描述空中交通管制系统受到外部控制的交互机制及层次结构，文中引入Ｐｅｔｒｉ网概念的一类扩充－－开放Ｐｅｔｒｉ网的概念，并用开放Ｐｅｔｒｉ网工中交通管制辅助决策系统进行建模与分析，阐述了空中交通管制辅助决策系统的开放Ｐｅｔｒ     

基于小波包变换与D-S证据理论的多聚焦图像融合

介绍采用小波包变换实现多聚焦图像融合的原理及一般结构,提出一种基于D—S证据理论的融合规则,并给出实例仿真实验。实验结果表明,该方法具有良好的效果。     

多雷达跟踪网数据融合算法的研究

为了将国外多传感器融合技术引用的雷达网系统中，本文对国外多传感器数据融合技术做了简要叙述，并进行了归纳，分析，作者认为在卡尔曼滤波前，对多个传感器的观测数据进行并行的预处理（融合估计）的算法比其他融合算法要求，为了找到使跟踪精度更高的数据融合算法，本文不仅就参与融合的观测值的数目与跟踪精度的关系进行了仿真比较，而且对几种认为可取的国外算法进行了扩展与改进。最后，将改进后的几种融合算法就其应用于雷达     

FAULT-TOLERANT INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM BASED ON NEURONS

讨论了容错组合导航系统中的信息融合问题,提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验,验证了这种方法的可行性,该方法可以替代传统的需要估计协方差的数据融合算法,可以满足导航精度要求。     

基于模糊综合函数的目标识别融合及B/S模式在智能监控中的应用

针对虹桥机场通信管网人井的监控问题,本文利用基于模糊综合函数的目标识别融合理论实现多传感器决策级数据融合,提高通信人井井盖监测的准确性,并以B/S模式构建分布式通信人井多传感器集中智能监控系统。这两种理论保证了本套在线实时监控系统成功地应用于虹桥机场,保证了机场的通信管网安全畅通。     

基于旋转机械故障诊断模糊神经网络多传感器融合(英文)

目前多传感器融合技术能够有效地提高精度和容错能力 ,所以它广泛应用于目标识别领域中。本文描述了一种基于旋转机械故障诊断多传感器融合系统 ,在数据融合处理中利用模糊神经网络 ,比较了采用基于数据融合实验结果和没有融合的原始数据 ,显然前者比后者更精确。     

一种基于证据理论的目标识别加权数据融合

在分析证据理论数学内涵的基础上,给出一种不确定性的目标识别加权数据融合方法,即先对不同传感器赋予不同的可信权值,形成新的m ass函数,再通过D-S合成公式进行数据融合。理论分析和实践检验证明,该方法可有效地提高目标识别的准确性。     

转捩和湍流研究的最新进展

湍流和转捩研究是流体物理中最重要的基本问题，近年来在这方面的研究采用不同的方法（理论方法、实验方法、数值方法）取得一系列重要进展。本文介绍亚谐共振理论、二次失稳理论、非线性自相互作用理论（非亚谐共振）、ＰＳＥ模拟等转捩理论；ＣＳ－ｓｏｌｉｔｏｎｓ发现的实验事实，湍流边界层中的Ｂｕｒｓｔｉｎｇ过程的描述等近年来湍流和转捩研究最重要的进展。Ｋａｃｈａｎｏｖ和作者的发现为在物理建立从层流通向湍流的道路提供了重要机制，这是本文介绍的重点。     

跨洞庭湖大桥主梁节段定常气动力研究

采用风洞实验与数值模拟相结合的手段，对跨洞庭湖大桥主梁节段的定常气动力特性进行了研究；流场数值模拟是采用ｋ－ε湍流模型封闭的雷诺时均Ｎ－Ｓ方程，求解方法是建立在交错网格基础上的压力－速度场迭代求解的ＳＩＭＰＬＥ算法；实验是在国防科技大学ＫＤ－０３ 低速风洞进行；研究表明实验与计算结果较为一致     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。     

低空突防中的多传感器信息融合技术研究

当飞机超低空贴地飞行、航路上多障碍物时,机载传感器容易失效。针对这一情况,本文首先论述了低空突防过程中,机载多传感器系统必须采取的有效信息融合措施;然后对容错控制问题进行了讨论,给出一个多传感器故障检测与隔离算法,使用该算法容易剔除失效的传感器,并将多传感器系统进行重构,降低了失效传感器数据对系统的污染程度;接着给出一个简单实用的分散滤波算法,该算法使得各有效传感器的数据被并行处理,且各局部处理器之间无需数据交换,需存储的数据量较少,提高了系统的实时性,最后的仿真算例说明了这一点     

一种数据无损压缩技术的研究

分析了目前数据压缩技术中最常用的ＬＺＷ算法，并针对压缩字典的建立过程和字典填满老化后如何更新处理提出了新的设想。在实现过程中，用原ＬＺＷ算法中新加入字典的词条作为辅助前缀来产生较多较长的词条，用以加速压缩字典的建立过程，增加从字典中找到词条匹配的概率，在字典填满并老化后，采用部分更新字典的办法加速字典的重建，从而对原ＬＺＷ算法作了两点改进。本文举例说明了两种算法的不同之处，并经实验比较证明，改进后的算法在数据压缩率方面优于原ＬＺＷ算法。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

基于区分矩阵的多粒度属性约简

多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。     

Track Association for Dynamic Target Tracking System Based on AP Algorithm

Track association of multi-target has been recognized as one of the key technologies in distributed multiple-sensor data fusion system,and its accuracy directly impacts on the performance of the whole tracking system.A multi-sensor data association is proposed based on aftinity propagation(AP)algorithm.The proposed method needs an initial similarity,a distance between any two points,as a parameter,therefore,the similarity matrix is calculated by track position,velocity and azimuth of track data.The approach can automatically obtain the optimal classification of uncertain target based on clustering validity index.Furthermore,the same kind of data are fused based on the variance of measured data and the fusion result can be taken as a new measured data of the target.Finally,the measured data are classified to a certain target based on the nearest neighbor ideas and its characteristics,then filtering and target tracking are conducted.The experimental results show that the proposed method can effectively achieve multi-sensor and multi-target track association.     

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。     

惯性组合导航系统的融合技术研究

针对惯性组合系统中的多子导航系统，研究了“测量融合”的技术，文中讨论了测量融合的设计思想的方案，以惯性，全球卫星定位系统，无线电测距测向系统，地形辅助导航系统组合导航系统为例，研究了组合导航系统的融合算法，并进行了蒙特·卡洛法仿真计算，结果表明，系统的设计是合理的，为惯性组合导航系统提出了有实用价值的一种融合算法。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.