一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

修正极坐标系下雷达与ESM航迹对准关联

研究了存在系统误差时修正极坐标系(MPC)下的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联问题。系统误差导致MPC下雷达和ESM的角度估计产生偏移,而对角度变化率、距变率与距离的比值(ITG)的估计影响不大;结合非中心卡方分布的知识,分析了雷达与ESM的测量误差对非中心参数和正确关联概率的影响;提出了一种基于积分重合度的雷达与ESM航迹对准关联算法。首先将雷达与ESM的目标映射到角度-角度变化率空间,分别得到了雷达与ESM的目标曲线,然后对两目标曲线求积分重合度,估计出雷达与ESM测角系统误差的偏移量,对偏移量补偿后进行雷达与ESM的航迹关联。仿真结果表明,本文所提算法能有效地提高存在系统误差时雷达与ESM正确航迹关联概率。     

多局部节点异步抗差航迹关联算法

为解决航迹异步与系统误差并存情况下的多局部节点航迹关联问题,提出一种基于区间序列离散度的多局部节点异步抗差航迹关联算法。定义区间型数据集的离散信息度量,给出系统误差下航迹序列区间化方法,通过累次积分计算离散度,结合多维分配进行关联判定。针对多局部节点上报目标不完全一致现象,设置零号航迹管理关联质量。与传统算法相比,无需时域配准,可在系统误差下对异步航迹直接关联。仿真结果表明,算法能在局部节点上报目标不完全一致场景下实现有效关联,且正确关联率随局部节点数目的增加或目标密集程度的增大而提高。     

软件可靠性研究综述

论述了软件可靠性的重要性,着重介绍了软件可靠性的指标、软件可靠性模型和提高软件可靠性的方法,给出了一些软件可靠性方面权威站点的网址,探讨了值得研究的几个问题.     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

一种区间属性值离散化的新方法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,因此,连续属性值的离散化问题不容忽视.已有的离散化方法主要是针对固定点上的连续属性值的,实际应用中大量存在着连续区间属性值的情况.文中针对这一问题,提出了一种连续区间属性值离散化的新方法,并利用辐射源信号进行了仿真试验.结果表明,该方法能有效离散区间属性,从而拓展了粗糙集理论的应用范围.     

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。