基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

一种基于信息融合的卫星自主天文导航新方法

直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平是两种基于天体敏感器的自主天文导航方法,其定位精度主要取决于地平的敏感精度。通常利用红外地平仪直接敏感地平的方法简单、可靠,但精度较低,而近年出现的利用星光折射间接敏感地平的方法精度高,但必须能观测到符合一定条件的折射星,根据上述两种方法的特点,提出了一种基于信息融合的直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平相结合的自主天文导航的新方法,计算机仿真结果表明该方法可以进一步提高系统的精度和可靠性。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

智能化多传感器管理系统的设计和仿真

根据机载多传感器管理需求,提出了基于机载多传感器数据融合技术的智能化多传感器管理系统体系结构,并阐述了该系统的功能、系统设计原则和方法。采用商用货价产品技术(COTS)构建原型仿真平台,对提出的多传感器管理系统体系结构进行原型仿真,验证了该设计的有效性。     

基于改进型遗传算法的多传感器—多目标定位信息融合

针对用遗传算法解决多传感器-多目标定位收敛速度的问题,提出了采用拉格朗日松驰技术改进遗传算法的方法,并给出几种典型情况下算法的实验结果。实验结果表明,改进的遗传算法收敛速度比改进前提高了5—6倍。     

航空声纳浮标定位的数据融合方法研究

声纳浮标由于受到多种随机因素的干扰,定位精度相差很大,在对具有一定散布海域的潜艇目标进行探测时,往往会投放多枚定位浮标,出现数据冗余的现象。针对这一问题,本文提出了浮标定位算法中的一种数据融合算法;并分析了加权融合和非线性最小二乘数据融合的方法,最后通过仿真验证了这种算法的有效性和可行性。     

应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障

研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.      

基于Bayes-模糊逻辑算子的小子样可靠性信息融合方法

为了解决航空航天复杂系统可靠性评定中样本量小而导致评估结果可信度不高的问题,引入模糊逻辑算子这一非线性模型对多源可靠性验前信息进行融合,并给出了其参数估计的第二类极大似然(ML-Ⅱ)估计方法,通过仿真示例说明了融合方法的有效性.      

一种事件驱动型无线传感器网络的数据编码及融合算法

基于事件驱动的区域监测是无线传感器网络的一类典型应用,该网络中包括两种类型的数据,分别为对网络状态进行监控的周期性监测数据和事件发生时应传送的事件消息.基于簇结构,利用簇头和簇成员两种角色的节点,分别针对上述两种类型的数据提出不同的编码方式和对应的融合机制,同时详细分析了该编码方法和融合机制的优缺点.