基于翼梁结构的无损检测数据融合技术

无损检测是航空维修中使用的最重要手段之一，也是提高航空安全的有效途径之一，而数据融合是提高无损检测准确性的一种有效方法。在介绍数据融合技术的基础上，分析了多种数据融合方法及其优缺点，并以飞机机翼主梁为例，对利用模糊逻辑法给出的无损检测数据融合处理结果进行了分析。     

基于庞加莱映射的多站数据融合算法

针对目前单目标跟踪数据融合中存在的伪数据问题，研究了基于庞加莱映射的补充条件定位引导算法和多站抗野值数据融合算法，建立了适应实际传感器数量变化的数据融合体系。理论分析和仿真结果均证明，该方法可行有效。     

基于模糊贴近度的多传感器数据融合测量

依据现代测量中多传感器数据融合需求，提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新方法，研究了它在测量中的应用过程。测量应用实例验证了其在工程中的可行性，体现了稳定性、可靠性高的传感器在测量数据融合中的“优越性”，运算过程简洁、快速、有效，便于实时测量操作。     

数据融合系统中的传感器分类及模型

数据融合中所需的数据来自许多传感器，这些传感器各有其特点，对其进行分析并给出相应模型是数据融合的前提和基础，本文对传感器特征进行了分析，对传感器作了分类并建立了模型。     

多传感器数据融合技术飞行试验方法研究

多传感器数据融合技术正在逐步应用到飞行器航电系统中，新的设计理念和制造技术的出现也给航电系统的飞行试验带来了难度和挑战。本文分析了数据融合技术的作战应用，在此基础上，建立了数据融合技术评价指标，设计了基本的试飞方法，为将来先进航电系统的试飞建立了理论基础。     

高速空气动力学三大手段数据融合研究进展

风洞试验、数值计算和模型飞行试验三大手段的深度融合，是开展新一代高速飞行器研究的必然需求。本文重点介绍了高速风洞试验设备、数值计算软硬件建设和航天模型飞行试验能力建设情况，以及自主研制的表面温度、热流、脉动压力、摩阻等飞行试验测量技术；并根据气动数据融合特点，提出了一种基于气动数据和物理模型相关度的融合准则，发展了基于组合深度神经网络的气动数据融合方法，解决了不同来源数据之间的数据关联问题，大幅提升了融合数据的可信度，在某高速飞行器俯仰力矩系数和头罩典型构型的气动热数据天地关联方面得到成功应用；综合运用三大手段，开展了高速激波-边界层干扰基础流动问题研究，建立了激波-边界层干扰力/热载荷天地相关性经验公式，修正了压力-热流关联关系，并首次证实了分离泡低频振荡现象在真实飞行条件下客观存在。     

一种面向复杂体系作战的多源信息融合处理方法

研讨了面向复杂体系化作战的信息融合技术，提出了一种基于中心航迹关联的融合架构，设计了面 向多源异构数据的信息融合处理方法。经过多机飞行场景下的数据仿真测试，能够有效解决多源传感器多目标 环境下目标关联判断问题。     

多传感器数据融合在空间目标跟踪中的基本应用

现代防空系统面临的威胁是不断变化的。航空、航天和电子战技术的发展构成了新的空间作战环境。随着空间进攻战术的发展，为了对空间环境作出更好的判断，需要多传感器组网并采用数据融合技术的防空作战系统。数据融合是多源信息处理的一项新技术，将数据融合技术引入了多传感器目标跟踪系统能提高系统的整体性能，可以使系统发挥最大的潜力。本文首先分析研究了传感器网之间的各种融合方法的特性和共性。在此基础上，研究了融合算法的一个具体应用。     

一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法

提出了一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法。该算法利用模糊贴近度的概念和矩阵特征向量理论，确定多站数据融合算法的各个测量设备的权重。能充分利用测量数据，提高目标跟踪精度。与传统方法相比，该方法计算简便，便于工程实现。     

D—S证据理论在多传感器数据融合中的应用

多传感器数据的属性融合有很多算法，本文研究了居理论在多传感器数据融合中的应用，阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的性质，给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则，并进行了计算机仿真实验。     

Adaptive data fusion and sensor management for military applications

The military typically operates in demanding, dynamic, semi-structured and large-scale environments. This reality makes it difficult to detect, track, recognize/classify, and response to all entities within the volume of interest, thus increasing the risk of late (or non-) response to the ones that pose actual threat. A key challenge facing the military operators, in these contexts, is the focus of attention and effort, that is, how to make the most effective use of the available but scarce sensing and processing resources to gather the most relevant information from the environment and fuse it in the most efficient way. Adaptive Data Fusion and Sensor Management can aid this information gathering and fusion processes by automatically allocating, controlling, and coordinating the sensing and the processing resources to meet mission requirements. This paper presents results of a project initiated by Defence R&D Canada – Valcartier that aims at defining, developing, and demonstrating adaptive data fusion and sensor management concepts for distributed military surveillance operations.     

面向遥感应用的图像融合的原理和方法

信息融合技术可以综合利用多源信息 ,从而获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识。由于遥感是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段 ,遥感图像信息融合对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等很多军事及民用的领域至关重要。本文给出了面向遥感应用的图像信息融合的原理和过程 ,然后综合分析了不同方法的特点。进而在指出其存在的问题的同时 ,还对未来的发展趋势进行了展望。相信本文的工作 ,将为促进相关领域的研究和发展有一定借鉴作用。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前，几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰，使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题，选用基于因子图的信息融合算法，来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明，该方法能在卫星信号失效情况下，实现多传感器信息快速有效融合，确保系统导航精度，提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

ATM中的ADS—SSR数据融合模型和算法

民航空中交通管理系统的核心是信息处理，根据民航用空中交通管理系统与军方用空中交通管理系统的不同特点，通过对一个可能的ＡＤＳ－ＳＳＲ数据融合模型的探讨，给出了此模型的具体算法。本算法综合了两者的优点，可实现整个飞行过程的无间断的可靠的监视，并且在高密度终端区提供必要的数据精度     

区块链与 5G MEC在军事领域的融合应用

第 5代移动通信技术(5G)与移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的深度融合,实现了省带宽、降时延、均负载和高隔离的目标。为进一步增强军事场景中信息安全保障能力,首先,开展了基础理论研究,梳理了技术发展现状、能力指标和网络架构,为设计区块链与 5G MEC融合架构提供了理论支撑;其次,采用映射方法对民用技术的军事转化与融合改进开展了可行性分析,指出了技术融合的涌现性;此外,基于多视图方法论开展了需求分析,提出了 1种 5G网络架构下 MEC与区块链的融合架构;最后,基于所提系统设计了 3种军事应用场景,并给出了系统参考架构和优化方法。通过分析,3项技术在军事领域的融合应用具有一定的可行性,在综合保障、演训行动和卫勤医疗场景中能够提供安全可信条件下数据的高效处理和灵活流转。     

Revolutionary ideas in test

This paper summarizes AUTOTESTCON 2001, focussing on the automatic test industry and their military/aerospace customers. Topics covered include: the state of the test industry; a history of ATE; fiber optic sensing and control technology for military aviation; thermal imaging for fault location; sensor fusion in diagnostics/prognostics; AI-based test solutions; and prognostic monitoring techniques     

多平台信息融合与智能化传感器管理技术综述

多平台信息融合与智能化多传感器管理是多平台协同作战能力和网络中心战的关键技术之一。本文主要介绍了多平台信息融合与智能化传感器管理技术的概念、军事需求及发展趋势;阐述了多平台信息融合与智能化多传感器管理系统的体系结构、功能性能要求及所涉及的关键技术。     

基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程，是态势估计中的一个重点和难点问题，属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类，极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此，首先根据海战场态势分析需求，基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离；然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法，提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理；最后，将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。     

基于多维航迹特征的异常行为检测方法

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。     

某型军用发动机使用可靠性评估

某型军用航空发动机在实际使用中故障频发,为了寻找制约整机可靠性提高的薄弱环节,提高飞机战备完好性,提出了基于部件系统及其重要性的航空发动机可靠性评估方法。并依据外场故障数据,利用该方法对某型发动机的使用可靠性进行了评估。采用层次分析方法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）,建立了具有3层评估指标的整机使用可靠性评估系统。运用数理统计的方法,根据同类型故障的寿命分布模型计算其可靠性指标。运用加权融合的方法获得部件系统及整机的平均故障间隔时间TM,用以评估发动机的使用可靠性,为该型发动机各个部件系统的外场维护及定检时间提供了参考。