海面目标多信源融合识别技术研究

主要对海面目标多信源融合识别技术进行了研究,介绍了海上目标的融合识别方法:Bayes推理和D-S证据理论,分析了D-S证据理论融合识别原理.采用基于高分辨率体制的雷达对海面目标HRRP的特征信息进行提取和分析,对D-S证据理论在海面目标识别中的应用进行了举例研究.     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.     

基于模糊拍卖的天波超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。     

基于信息融合技术的故障诊断专家系统

信息融合技术是一门跨学科的新兴学科，具有广阔的应用前景。从信息融合技术的基本理论出发，提出采用多传感器对机械设备实行状态监测，将检测的信息融合．以及与人为的观测事实进行融合，提供给专家系统，实现故障诊断。     

多信息融合组合导航半物理仿真系统设计与实现

导航算法是组合导航系统中的关键技术。为了验证导航算法的性能, 以导航算法能最终实现工程应用为背景,文中研究了一种以RS-232串行通信为基础,采用分布式仿真结构的多信息融合组合导航半物理仿真系统。根据系统工作原理,搭建了硬件平台,设计了系统的整体信息交换流程和各分系统之间的数据通信协议,利用MSC6.0和VC++6,0编制了传感器仿真程序,导航仿真程序,以及导航监控程序。最终完成了整个系统的实时联调。系统实时联调结果表明,该系统能够直观有效地验证各种导航算法的导航性能,从而为导航算法移植到工程应用中提供了有益的参考。     

卫星直播和“户户通”新成果亮相CCBN2013

2013年3月21-24日,第二十一届中国国际广播电视信息网络展览会(CCBN2013)在北京中国国际展览中心举行。21日上午,新任国家新闻出版广播电影电视总局局长蔡赴朝来到现场,参观了展会。本次展会展出了三网融合、多屏融合、下一代接入网、高清和超高清、3D立体电视、云计算、社交电视、数字新媒体等广电数字化、网络化、双向化、高清化的各种最新技术产品。展会期间,卫星直播电视和"户户通"的有关企业、产品成为焦点内容之一。     

基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

基于雷达对抗的多源情报融合

基于雷达对抗的多源情报数据融合已成为现代军事作战的重要组成部分,并在夺取战争信息优势、及时掌握战场态势中发挥着越来越重要的作用.就基于雷达对抗的多源情报融合的基本概念、必要性、融合方法、融合思路、融合流程进行了综述和探讨.并就今后的相关发展、研究和应用提出了几点思考.     

基于模糊综合评价的关联性能分析

针对单一指标无法较完整的对数据融合中的数据关联效果进行评估的问题,本文提出应用模糊综合评价法,综合多个指标、多个场景对数据关联的性能进行综合评估.实验表明,该模型可以对数据关联的性能进行定量评价,并且能够对不同关联算法的性能进行比较.     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机（SVM）诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明：将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.