一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

平均场网络在航迹关联中的应用

在多节点分布式多传感器融合系统中,航迹关联问题可以化为多维分配问题。多维分配问题是一个典型的组合优化问题,很难得到问题的最优解,而且其计算量会随着问题维数和目标数的增加容易呈现指数爆炸现象。在二维平均场人工神经网络的基础上提出了一种三维平均场网络模型用于解决此三维分配问题。仿真结果表明,该人工神经网络模型,能够有效解决多维分配问题,具有较高的关联正确率,当目标数不是很多时,可满足工程上的要求。另外,提出的三维网络模型可以推广到多维情况用于解决多维分配问题。     

基于自适应遗传算法的航迹关联模型

如何解决关联过程巾产生的多维分配问题,是研究多节点航迹关联的关键。遗传算法能够很好地解决组合优化问题。但是基本遗传算法具有收敛速度慢和易于早熟等缺点,对于计算航迹关联问题来说实时性较差。文章在利用遗传算法解决航迹关联问题算法的基础上进行了改进,提出了自适应策略。仿真试验表明,该模型能够使航迹关联保持较高的正确关联率和较快的计算速度。     

2D雷达与3D雷达航迹关联问题研究

对2D雷达与3D雷达的航迹关联问题进行了研究,提出了两种通过升维来达到航迹关联的算法,解决了2D雷达与3D雷达同地、异地配置的关联问题。通过典型环境下的仿真,体现了算法较好的关联性能和较强的鲁棒性。     

一种飞行控制中控制分配的解决方案

针对现代飞控系统中的控制分配问题,提出了一种基于经典理论的最优化方法——有效集方法的控制分配方案,并建立了该方案的两种算法实现;简要描述了具有多个操纵面,考虑位置和速率约束的飞行控制中的控制分配问题,并将其转化为约束二次型规划问题进行研究;讨论了现有的几种控制分配解决方案;最后,以某型飞机为仿真模型,对新的和以前的几种控制分配方案的算法实现进行了对比仿真验证。仿真结果和数据统计表明,提出的这种基于有效集方法的控制分配解决方案对于实时飞行控制分配问题是切实可行且高效的。     

多操纵面受限控制直接分配新算法

针对多操纵面受限控制分配问题,提出了一种新的直接分配算法———平行边搜索法。该算法通过坐标变换和投影,将n(n≥3)维目标的受限控制分配问题转化为若干2维目标的受限控制分配问题,在大大降低了计算复杂度的同时,也改进了其它直接分配算法只能分配3维目标的缺陷。此外,新算法还放宽了控制效率矩阵中任意n列向量都线性无关的条件,并且对于所有情况都能得到最优解。经仿真验证,新算法与其它控制分配算法相比,具有更小的计算复杂度和分配误差,能够满足实时性和精确性的要求。     

多传感器数据融合中的数据配准研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。本文在研究了传统的最小二乘算法的基础上，提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法，解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真证明了此算法的有效性。     

D—S证据理论在多传感器数据融合中的应用

多传感器数据的属性融合有很多算法，本文研究了居理论在多传感器数据融合中的应用，阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的性质，给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则，并进行了计算机仿真实验。     

外弹道测量数据野值的递推辨别

动态测量数据中野值是导致滤波发散的主要原因之一。在目前的靶场外测数据处理中，尚无特别行之有效的野值辨识和剔除手段。本文以“新息”为基础，提出了基于卡尔漫滤波方法的野值辨识和剔除方法，有效地解决了滤波发散问题。而且可同时进行野值的剔除与状态估计，极大地提高了计算速度和数据处理的精度。经仿真计算证明，该方法是实用有效的。     

复合神经网络在飞参缺损数据估计中的应用

针对飞参记录仪工作中存在数据缺损的现象，提出一种基于复合神经网络（CNN）对缺失数据估计的方法。仿真结果表明，运用该方法进行数据处理，可以有效地解决飞参缺损数据的问题，并且能够提高飞参数据的准确性和可信度。     

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。     

Dynamically adaptable m-best 2-D assignment algorithm andmultilevel parallelization

In recent years, there has been considerable interest within the tracking community in an approach to data association based on the m-best two-dimensional (2D) assignment algorithm. Much of the interest has been spurred by its ability to provide various efficient data association solutions, including joint probabilistic data association (JPDA) and multiple hypothesis tracking (MHT). The focus of this work is to describe several recent improvements to the m-best 2D assignment algorithm. One improvement is to utilize a nonintrusive 2D assignment algorithm switching mechanism, based on a problem sparsity threshold. Dynamic switching between two different 2D assignment algorithms, highly suited for sparse and dense problems, respectively, enables more efficient solutions to the numerous 2D assignment problems generated in the m-best 2D assignment framework. Another improvement is to utilize a multilevel parallelization enabling many independent and highly parallelizable tasks to be executed concurrently, including 1) solving the multiple 2D assignment problems via a parallelization of the m-best partitioning task, and 2) calculating the numerous gating tests, state estimates, covariance calculations, and likelihood function evaluations (used as cost coefficients in the 2D assignment problem) via a parallelization of the data association interface task. Using both simulated data and an air traffic surveillance (ATS) problem based on data from two Federal Aviation Administration (FAA) air traffic control radars, we demonstrate that efficient solutions to the data association problem are obtainable using our improvements in the m-best 2D assignment algorithm     

基于网络信息安全内容审计系统及相关技术研究

伴随着国家信息化不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息安全内容审计(CASNI)成为了网络信息安全中不可或缺的重要组成部分.网络信息安全内容审计从网络关键点收集数据包,对其传送的内容进行审计分析,达到网络信息内容可控.本文描述了一种在高速网络环境下分布式、可扩展的高性能网络审计体系结构,分析了Linux(操作系统)捕获数据包的瓶颈,重点论述了使用NAPI (New Application Program Interface)技术和内存映射技术提高数据包捕获,解决审计系统中数据流高速处理的问题.     

基于延迟发送的高速信号遥测采编技术

针对导弹与目标相遇时刻引信产生的高速信号的数据分析需求,提出了一种基于延迟发送的遥测采编技术。数据采集采用了缓存后延迟发送的方式,在所需信号的特征未满足发送要求前,对数据通道持续检测,并将采集到的数据缓存入RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)中,此时发送其余信号的遥测数据;当所需信号满足发送要求后,立即中断其余信号的发送,将RAM中存储的数据读出并发送:这样不仅降低了系统码速率,还可以避免高码速率实时发送带来的不利影响。数据编码采用了分层量化的方式,提高了数据分析时较为关注的小幅度信号的分辨率。该遥测采编技术方案具有缩短研制周期、节约研制成本、降低技术风险的优点,并在飞行试验中得到成功应用。     

无人机视频图像与测控数据同步记录与回放系统

无人机越来越多地应用于侦察领域,其侦察情报主要来自于测控数据与视频图像。传统的视频图像与遥测测控数据的记录普遍采用独立记录方式,数据同步性低,严重影响事后情报生成的准确性,为此提出了无人机视频图像与测控数据同步记录与回放系统。试验结果表明,系统回放时保持了系统输入顺序和时间基准,准确地还原了飞行时视频图像与测控数据同步状态。     

基于QAR的PW4077D发动机放气活门与N1的关系

航空发动机的放气活门调节规律是一个较为复杂的控制过程。依据大量QAR数据,采用数学分析的方法初步探索了PW4077D型发动机2.5级放气活门开度控制规律。通过对大量数据的统计分析可知,放气活门开度与低压转子转速N1关系最为密切。首先通过数据解码和修正得到各航班标准状态下的N1值;采用非线性回归的数理统计方法分段拟合,得到2.5级放气活门开度与N1的数学模型。经检验,该模型在一定范围内良好地反映了该型发动机2.5级放气活门开度大小的调节规律。     

战场环境仿真中的三维地形生成技术研究

在虚拟战场环境的建模技术研究中主要应解决三维地形的生成问题。本文利用Multigen Creator软件来实现三维地形的生成;重点介绍了Creator软件地形转换的四种算法;讨论了在Creator软件中生成地形的过程,并以一个实例为研究区域,建立了一种直观性的、真实性的三维地形。     

双目视觉敏感器的高可靠数据流设计

首先介绍了两机结构的航天器双目视觉敏感器(BVS),分析了其通信数据流.针对其内部串口、外部总线通信特性以及BVS特殊运行流程,对数据流进行了整合、优化,确保敏感器的高数据更新率可行性.同时针对复杂通信数据冲突问题,对BVS两个计算机嵌入式软件的流程进行了可靠性改进.实验结果证明,该方法能够确保BVS的长期稳定运行,实现了两套普通单目相机敏感器硬件不变的情况下,仅通过一个串口连接,搭建双目相机.该方法已用于在轨实验中,并可应用于后续所有航天器在轨双目图像实验任务中.     

Oracle分布式数据库的创建策略

在远程网络环境下，由多个分散数据库组成的管理信息系统在当前十分普及，如何采用最小代价将分散数据库整合成准分布式数据库系统是一个迫切需要解决的问题。Oracle的分布式数据库功能允许用户将多个站点上的数据库作为一个逻辑上的整体，数据一致性、完整性及安全性都得以实现。在阐述了如何使用Oracle建立分布式数据库基础上，提出了解决数据复制问题的方法。实践证明，Oracle可以提供完备的方案建立分布式数据库。     

18位高精度数据采集系统的设计

以应用实例详细介绍了18位高精度数据采集系统的设计过程,阐述了设计中所遇到的问题和实际的解决方法.该实例采用MCS-51单片机控制一款△-∑型A/D芯片进行数据采集,结构简单、成本低、性能可靠、数据接口方便.实验结果表明,该系统在转换速率为50 Hz时,可获得18位数据精度.