遥感信息多元综合分析及制图系统

运用多元综合分析的方法,对遥感制图的信息源、研究对象、地学分析作了重点研究。结合地学调查,从地理生物学原理与专题制图应用上进行了尝试。同时还概要地介绍了遥感专题机助制图地理参数辅助决策数据的应用。最后简明地阐述了遥感信息综合分析制图系统的构成及工艺流程。     

系统可靠性评定的熵（法）近似限

将近代Ｓｈａｎｎｏｎ信息论的信息概念广义化,利用信息量的“可加性”特性和离散变量熵的一般表达式,并与可靠性工程理论相结合,推导了由成败型或指数型单元所组成的串、并联系统可靠性评定用的熵（法）近似下限计算公式。应用本文公式所得出的评定结果总是介于经典和贝叶斯（法）近似下限之间,既不偏于保守,又不过分冒进,相当令人满意     

数字图象表示的GD方法及其变形GD13方法

本文给出了一种属于线性四元树的图象表示方法—GD法(灰度值,阶数)并讨论了GD表示与CD表示以及与QC表示之间的关系;其次给出了GD表示、矩阵表示以及栅格表示等的转换算法;最后,针对常见的256个灰度级的图象,讨论了GD13方法。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

k/N(G)系统可靠性评定的熵(法)近似限

将近代,Shannon信息论与可靠性工程理论相结合,推导了由不同成败型或不同指数型单元组成的k/N（G）系统可靠性评定用的熵（法）第一、二近似下限计算公式。评定结果令人满意。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

多传感器决策融合系统中的决策空间优化划分研究

在假定各局部检测器的决策规则已经给定以及在Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离最大的意义下,对多传感器融合系统中的决策空间优化划分设计进行了研究。首先基于Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则,把对整个系统决策空间的优化划分解耦为分别对各局部检测器决策空间的优化划分;然后从理论上证明了这种划分设计在最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离意义下的最优性,以及这种基于最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则进行优化划分设计的合理性;最后,通过对瑞利起伏环境下信号检测融合问题的数值计算表明,本文方法的性能优于基于Ｊ－散度方法的性能。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

Intranet信息安全若干问题及应对措施

随着 Intranet 的广泛应用,内部网的信息安全问题越来越引起人们的重视。文中在分析 Intranet 普遍存在的信息安全问题的同时,提山了保障 Intranet 信息安全的相应措施。     

基于分散化信息滤波的移动机器人定位

给出分散化信息滤波的最优性证明和保证最优性的条件 ,讨论了分散化信息滤波在故障检测和多传感器融合中的优势 ,提出一种在不影响分散化优势的情况下可以减小通讯量的滤波器结构。最后的仿真例子说明该方法在移动机器人定位应用中的有效性。