SEQUENTIAL ALGORITHM FOR MULTISENSOR PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION

Jointprobabillsticdataassociation(JPDA)isanalgorithmusedinsinglesensormultipletargettrackingsystems.Itemploysthenon-uniqueassignmentof"allneighbor"strategytoadaptforthedensemultitargettrackingenvironments[1].Becauseofitswideapplications,itisnecessarytoextendJPDAintosomemultiplesensortrackingsystems.Suchamultisensorsystem,forexample,canbeformedbycollocatingradarandinfraredsearchandtrack(IRST)whichcantakeadvantagesofboththesensorsbodatafusion.Undertheconditionofthesamesensors,acommonmeasure…     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。     

Distributed state estimation for heterogeneous mobile sensor networks with stochastic observation loss

The problem of distributed fusion and random observation loss for mobile sensor networks is investigated herein. In view of the fact that the measured values, sampling frequency and noise of various sensors are different, the observation model of a heterogeneous network is constructed. A binary random variable is introduced to describe the drop of observation component and the topology switching problem caused by complete observation loss is also considered. A cubature information filtering algo...     

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。     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题，提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法，提升了正确航迹率和跟踪精度。首先，通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后，在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下，基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈，提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

点阵结构空气舵及内部流体热流固耦合研究

开展了钛合金TC4材料激光粉末床熔融(LPBF)工艺研究,在此基础上设计了多孔轻质空气舵模型,并基于有限差分法(FDM),采用三维流固耦合共轭传热数值计算方法,利用流体体积法(VOF)追踪流体自由液面,研究了典型的点阵夹层结构的空气舵内部冷却液动态换热过程的相互影响过程,考虑了冷却液与钛合金材料蒙皮间的耦合传热及湍流换热。结果表明,空气舵的内部流体压强随速度的增加而增加,从而导致流体出口的速度增加。当压强增加到一定程度时,流体的出口以水柱形式喷出。虽然较大的流体速度可以带走较多的热量,但是影响远小于对压强的影响。综合考虑空气舵的服役要求,获得了合适的冷却水入口速度。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于WENO-分段线性格式的旋翼流场数值模拟

为了降低二阶JST(Jameson-schmidt-turkel)格式导致的数值耗散,发展了一套适合于格心格式的基于加权本质无振荡(Weighted essentially non-oscillatory,WENO)-分段线性格式的旋翼流场数值模拟方法。采用运动嵌套网格方法生成围绕旋翼的网格系统,主控方程选择Navier-Stokes(N-S)方程。为了更加有效地对桨尖涡等流动细节进行捕捉,在笛卡尔背景网格上采用七阶Roe-WENO格式计算对流通量;在桨叶贴体非结构网格上采用二阶精度的Roe-分段线性格式计算对流通量。时间离散采用了高效的双时间隐式LU-SGS(Lower upper symmetric Gauss-Seidel)方法进行时间推进。最后,应用上述方法对悬停状态的C-T(Caradonna-tung)旋翼和Helishape 7A旋翼进行了数值模拟,将数值计算结果与实验数据进行了对比,计算值与实验值吻合较好;并将桨尖涡模拟效果与二阶JST格式的模拟效果进行了对比。对比结果表明:本文方法能有效对旋翼流场进行计算,且在相同计算条件下,WENO-分段线性格式能够更有效地捕捉旋翼涡流场的流动特性,表明在计算旋翼涡流场时WENO-分段线性格式相比传统二阶JST格式具有更低的数值耗散。