基于可变精度粗糙集与D-S证据理论的C4IKSR系统效能评估

为有效地对C4IKSR系统的效能进行评估,建立了C4IKSR系统效能评估指标体系。用粗糙集约简的思想减少了系统巾冗余的属性,获得了规则和可变精度的下近似集。提出了一种基于D—S证据理论的C4IKSR系统效能评估模型,利用可变精度的下近似集的计算结果给出基本概率赋值,进行了多信息表的数据融合。结果表明能够对C4IKSR系统效能进行有效地评估。     

基于多模型的不等长序列数据关联算法

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换,实现了2种模型的优势互补,并得到模型的应用条件,最后输出MM作用后的不等长序列相似度,以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。     

基于粗糙集与D—S推理的多传感器辐射源识别模型

辐射源识别已成为军事情报、监视、侦察系统中的关键问题。在战场环境中,多传感器探测到的辐射源信息呈现出不确定性、不完整性和矛盾性。本文提出了一种基于粗糙集和D—S推理的多传感器辐射源识别模型,并提出了一种新的基于分类质量的属性约简算法．仿真分析验证了该模型的有效性。     

一种参数区间交叉类型的目标识别方法

针对参数区间为交叉类型的目标识别问题，提出了基于直觉模糊集和云模型的逼近理想点（TOPSIS）识别方法。构建了包含个体类和交叉类的目标数据库模型，根据云模型的多步估计算法，得到未知目标相对已知目标类的确定度，提出了确定度向隶属度和非隶属度的转化方法，基于直觉模糊熵计算特征属性的动态权重，形成了去模糊距离测度的TOPSIS识别方法，应用于辐射源信号识别。仿真结果表明，所提方法对参数区间交叉类型的目标正确识别率较高，具有一定的实际应用价值。      

基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法

在分布式多目标跟踪系统中,由于局部传感器开机时间、采样频率以及通信延迟不同等原因,导致来自各传感器的局部航迹往往是异步不等速率的。目前一般的方法是先进行时域配准再进行航迹关联,但是在同步化的过程中,航迹估计值的误差会发生传播,影响航迹关联的性能。针对此问题,提出了一种基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法。算法首先通过区间数-实数混合序列变换(IRST)得到等长度的航迹行为序列,然后定义一种新的序列差异信息度量,得到混合序列的相似度,以此进行航迹关联判定。仿真实验表明,该算法可以有效地解决异步不等速率航迹关联问题,并且通信延迟和数据乱序对算法性能的影响不明显。     

基于最近邻的协同定位模型研究

协同定位是多平台编队中的关键问题之一,是实现无人机、舰艇编队等定位控制的基础.从信息融合的角度研究了编队协同中的导航定位问题,提出了一种新的协同定位算法.推导了二维情况下,基于最近邻准则确定伪测量和相伴误差协方差矩阵的模型.仿真分析表明,该算法可以稳定地完成己平台运动要素的估计.     

一种新的雷达辐射源识别算法

针对雷达信号环境,运用综合分析的方法,提出了一种新的基于模糊综合评判的雷达辐射源识别算法。该算法通过构造模糊评判矩阵并进行合成运算来计算表示辐射源相关程度的模糊集,然后按照最大隶属度原则进行判决,同时给出了相应的多义性处理方法。最后通过仿真将它与经典的统计模式识别方法进行了比较。仿真结果表明,所提出的识别方法性能明显优于统计模式识别方法,用于雷达辐射源识别是有效的。