多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

空间信息对抗仿真实验体系分析方法

采用仿真实验技术是研究空间信息对抗的重要手段。在进行仿真实验前,必须对空间信息对抗体系进行充分分析,以便于仿真实验的顺利进行。通过对空间信息对抗体系的基本概念和特点进行分析,提出了空间信息对抗体系结构描述方法、作战过程描述方法和评估指标体系描述方法,并结合实例给出其具体运用。     

基于支持度的MEMS陀螺信息融合方法

为了解决微机械电子系统(MEMS, micro electronic mechanical system) 惯性器件测量准确度低、噪声大、长时间单独使用导航误差积累大等缺点,提出了一种MEMS陀螺阵列结构设计,在完成微型惯性测量单元(MIMU, micro inertial measurement unit)的标定后,采用基于支持度的信息融合方法对陀螺阵列输出进行信息融合。试验结果表明：该结构设计和信息融合方法能够有效的提高MIMU的测量准确度,具有一定的工程应用价值。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

Morphological Undecimated Wavelet Decomposition Fusion Algorithm and Its Application on Fault Feature Extraction of Hydraulic Pump

Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals.     

一种用于WorldView-2遥感图像的波段分组融合方法

针对WorldView-2卫星遥感图像,提出一种基于波段分组的多光谱图像与全色光图像融合新方法。该方法以全色光波段与多光谱各波段光谱响应的匹配特点为依据,首先将八波段多光谱图像分成两组,然后分别设计融合模型再进行分组融合,最终得到多光谱各波段的融合结果,分组策略简单、实用。实验结果表明,该方法在融合WorldView-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到更好的平衡,优于现有的几种融合方法。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

面向产品生命周期的质量管理信息系统研究

分析了面向产品生命周期质量管理的需求及特点,在此基础上提出了面向产品生命周期的质量信息化系统模型,具体阐述了面向产品生命周期信息系统模型的主要功能和特点,最后给出了应用实例,为企业的质量信息化管理提供了一种解决方案。