双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

分布式无源传感器系统多目标跟踪算法

研究了分布式无源多传感器系统多目标跟踪问题,在只有测向信息可以利用的情况下,分布式系统首先利用波门技术分别对各个无源传感器角度测量数据进行关联配对和滤波;然后,将处理结果送到融合中心,在融合中心通过构造的χ2分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联;最后,通过交叉定位和位置信息融合获得多个目标的位置信息估计,实现无源多目标跟踪。论文通过仿真分析对算法的有效性和可行性进行了验证。     

测向交叉定位系统中的交会角研究

研究了测向交叉定位系统中的交会角问题,以往许多学者对此问题的研究是在运动目标到基线的距离等于常数的前提下给出的,现不受这个条件约束推导出了定位精度达到最高的测向线交会角大小,得出了满足一定定位精度要求的交会角范围,并给出了整个探测区域内圆概率误差与两个无源观测站方位角以及与交会角之间的关系曲线图,同时给出了整个探测区域内的GDOP分布图。该问题的研究对于实现多站测向交叉定位系统中无源传感器的优化选择和合理布置,提高定位精度具有一定的理论意义和实际意义。     

纳米TiO2光催化材料的研究现状及展望

评述了纳米TiO2光催化材料的发展概况、光催化降解原理及特点，纳米二氧化钛光催化材料粉末及薄膜的一些主要制备方法。介绍了TiO2光催化材料的几种应用研究以及所要克服的技术难点，并对今后的发展方向作了展望。     

基于倾斜角的多目标测向无源定位技术

对多目标测向无源定位问题进行了研究。虽然无源观测站不同,针对同一目标的方位角和俯仰角数据也不同,但它们有共同的倾斜角。基于此,提出了基于倾斜角的多目标测向无源定位算法。该算法分别计算一组与多个目标对应的倾斜角,然后利用倾斜角最接近原则对这2组数据进行关联判断,解决多目标测向数据的关联和定位问题,并通过仿真实验,对算法的有效性和可行性进行了验证。     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

基于序贯关联算法的多目标无源跟踪

基于序贯关联算法,对多目标无源跟踪问题进行了研究。在只有角度信息可以利用的情况下,首先,利用波门技术对各个无源传感器角度测量数据进行关联和滤波,形成参数航迹;然后,将各个无源传感器的参数航迹送到融合中心进行关联配对,并在关联过程中通过构造关联质量函数对参数航迹的关联历史情况进行度量,解决参数航迹关联模糊问题;最后,通过对关联成功的参数航迹进行交叉定位,给出多个不同目标的位置信息,实现分布式无源系统对多目标的数据关联和跟踪,并通过仿真分析,对算法的有效性和可行性进行验证。