证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

基于D-S证据理论和不同子神经网络集成的磨粒识别

针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性.     

雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别的D-S融合

本文从雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别算法分别得到带识别目标所属类别的基本概率分配函数。用D-S证据理论将得到的两个基本概率分配函数组合,最终实现了机载雷达和红外成像传感器的数据融合。仿真表明:融合后的识别效果要比单个雷达或单个红外传感器的识别效果要好得多。     

机载火警探测系统的改进研究

针对目前飞机货舱火警探测系统误报率高等问题,本文提出研究一种基于模糊信息融合理论的飞机货舱火警探测系统,同时利用温度传感器、一氧化碳传感器、红外烟雾传感器测试飞机货舱火警探测标的物,并将3种传感器所获得的温度、一氧化碳浓度、烟雾浓度参数信息进行模糊融合运算和决策处理,实现飞机货舱火警早期预报.验证结果表明,基于模糊信息...     

信息融合技术在飞机发动机油液故障诊断中的应用研究

详细介绍了信息融合技术中的D-S证据理论,并运用该理论能够处理不确定信息能力的特点,对油液分析的光谱数据和铁谱数据进行了有效的融合,解决了单独分析方法难以得到综合信息的问题,提高了飞机发动机油液故障诊断的准确性.     

机载电子战设备的发展趋势探讨

较详细地介绍了机载电子战在现代战争中的重要地位,以及其设备的主要功能、主要技术特点、参数,探讨了机载电子战设备的发展趋势及方向.     

基于D-S证据理论的磨粒识别

基于D-S证据理论的信息融合方法应用于磨损颗粒的自动识别,编制了相应的计算机识别程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行筛选和统计分析的基础上,确定了各参数的统计容许限和决策基元概率。通过对一组标准磨粒的模拟识别试验,显示该方法具有算法简单、运行可靠、识别正确率高以及识别速度快的优点。      

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

修正D-S证据组合方法及其在目标识别中的应用

在多传感器信息融合算法中，Dempster-Shafer证据理论得到了广泛应用，但该理论本身也存在一些不足之处。针对这种情况，提出了D－S证据组合中“与”算子的一种改进方法，并进行了仿真。仿真结果表明，所提出了算法能够有效排除干扰，得出符合实际的组合结果。     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。     

基于Multi-Agent信息融合的机载设备故障诊断系统研究

尝试构建基于MuIti-Agent信息融合技术的机载设备故障诊断系统,并对该诊断系统的体系结构、运行过程和关键技术做了详细说明.     

航空搜潜系统异类传感器数据融合算法研究

根据固定翼反潜机装备不同类型传感器的特点,在选取合适的数据融合系统结构和数据融合框架的基础上,建立了统一的传感器数据模型,给出了融合中心的状态估计融合算法,并进行了仿真验证。     

信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究

将D S证据推理与不变矩理论相结合,提出了信息融合图像识别算法,并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数,建立了分类规则,针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况,应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法,完成了三维飞机图像识别的仿真,比较了3种组合规则的识别效果,结果表明吸收法识别率最高。     

泊位引导系统中运动物体的检测与分类

重点研究了基于视觉检测方式的机场泊位自动引导系统的图像预处理算法。提出改进的基于混合高斯模型的运动检测算法,有效抑制了分割运动缓慢且成像面积比较大的物体时易出现的“拖尾”现象。提出了基于颜色色度信息的阴影检测算法,成功地检测出运动物体的阴影。在此基础上设计了分类器,区分泊位飞机与泊位场景中其他运动物体。在实际机场泊位自动引导系统中的应用证明了所提出算法的有效性和实用性。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。     

某型飞机机载设备寿命控制方法研究

某型飞机的机载设备数量庞大以及寿命的不统一给维修保障工作带来了极大的不便.在研究航空机载设备的定延寿的途径和方法的基础上,分析寿命控制过程.实例显示能够简化维修保障工作,节约经费开支.     

用遗传算法解决装备抢修任务分配问题

任务分配是装备抢修中的一个重要问题.建立了装备抢修任务分配问题的数学模型,该模型以装备整体修复时间最短为目标函数;提出了应用遗传算法解决该类问题.实例运算结果表明,遗传算法在解决装备抢修任务分配上是合理的,在问题规模大于5·10时,遗传算法能够极大地降低求解时间,因此是解决装备抢修任务分配问题的有效方法.     

基于虚拟仪器技术的直升机机载电子设备故障检测系统设计

本文以陆航某部ATE的设计过程为基础,介绍了直升机机载电子设备故障检测系统的硬件组成,并详细阐述了系统软件平台的层次结构和设计方法。