星载SAR的多普勒中心频率估计的新探索

本文对几种经典的多普勒中心频率估计算法的从滤波的角度加以分析，分析了符号相关算法的实质，并提出一种了简单适用的非线性滤波方法，对雷达回波方位功率谱周期图进行平滑，在满足成象要求下，可以快速估计出多普勒中心频率。     

中值滤波方法在遥测数据处理中的应用

叙述中值滤波方法的原理 ,讨论该方法在遥测数据处理中的应用 ,并进行效果分析     

“风云二号”静止气象卫星的地面应用系统

简要介绍了“风云二号”静止气象卫星的地面应用系统、主要包括指令控制与数据接收站、数据处理中心、卫星运行控制中心三大组成部分以及三者之间的信息流程，最后介绍了由该系统输出的气象产品。     

基于信息管理与融合技术在目标类型识别上的研究

在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据,并按照影响程度进行优先权排序;结合数据库,提出证据概率计算的数学表达式;采用深度优先搜索的融合模式,按照D-S证据理论进行融合计算;在传感器管理模块的作用下,对融合结果进行反馈控制;结合实例,对系统进行仿真验证,证明其可靠有效。     

遥测数据传递介质的选择

遥测数据需要传递 ,传递介质的选择是一个重要问题。对我国遥测数据传递介质的沿革、现状进行了分析 ,对国外的发展趋势作了介绍 ,提出了硬盘记录 ,光盘传递的新思路     

多传感器目标识别的优化融合

对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。     

遥测数据压缩算法的设计与实现

介绍遥测数据在数据存贮过程中的特点 ,分析对遥测数据进行压缩的必要性 ,特别地还分析了数字信号处理方法在遥测数据压缩中的应用。设计了自适应的遥测数据压缩算法。系统中使用多种压缩算法 ,包括预测编码、Huffman编码、游程编码、1- 9编码等 ,通过使用快速傅里叶变换、离散余弦变换、小波理论 ,将遥测数据信号转换到频域 ,再通过一般压缩算法进行压缩 ,在符合数据处理精度要求的前提下 ,引进有损压缩算法 ,达到最高压缩比。实践证明 ,使用多种压缩算法相结合 ,能使数据压缩率提高十多倍 ,远远高于压缩软件的压缩比。     

信息融合方法在组网数据处理中的应用

在实际应用中往往采用多测向站来测定位置信息。对多个测向站测量数据的综合处理,关系到如何正确应用所得测向数据信息的重要问题。针对多个测向站的冗余方案,给出了数据融合的应用方法。     

数据融合黑板型专家系统

给出了一种多传感器数据融合和黑板模型推理的专家系统的实现方法。系统以飞机平台为目标，利用多站多个传感器所获得的雷达、通信、敌我识别信息，通过多传感器数据融合和人工智能黑板模型推理，实现对飞机平台的识别和定位。     

红外气体分析中环境影响的补偿方法研究

环境温度、总压影响是红外气体分析中难以有效解决的主要问题之一，本文以二氧化碳气体为测量对象，采用实验手段，单片机和数据自理技术建立了环境温度、总压对红上气体分析影响的补偿数学模型和求解方法，并进行了实验验证，研究的内容为红外气体分析中影响影响的外补偿开始辟了一条新的途径，具有广阔的应用前景。