基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

多源图像融合技术的发展与军事应用研究

多源图像融合能根据各波段传感器获得信息的互补性和冗余性,综合多个传感器的信息,获取对同一目标或场景全面而详尽的表述,从而得出更为准确、可靠的结论.首先分析了多源图像融合的主要研究内容,进而探讨了发展现状和存在的问题,在此基础上,总结了图像融合中常用的传感器和应用方向.     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

Data fusion algorithm based on state and attribute parameter

Ａｑｕｅｓｔｉｏｎｔｈａｔｈａｓｂｅｅｎｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｏｒｍａｎｙｙｅａｒｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｅｌｄｉｓｈｏｗｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏ...     

面向航空智能制造的DT与AI融合应用

针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题，结合数字孪生（DT）与人工智能（AI）技术特点，开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状，系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理，分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题，在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景，为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

基于一致关联数最大化的航迹关联算法

航迹关联(TTTA)是多传感器数据融合系统的核心模块之一,是系统误差估计和航迹融合的前提和基础。传感器存在的固有系统误差使得目标位置状态估计与真值发生偏离,容易诱发TTTA错误。传统的基于全局最小距离准则的TTTA算法,需要获得较高精度的系统误差估计,来对航迹数据进行误差补偿。针对传感器具有系统误差环境下的TTTA问题,在对TTTA进行间接评估的基础上,定义了一致关联数的概念,提出了一致关联数最大化的TTTA准则,并在稳健交替迭代的框架下完成算法设计。与距离函数不同,一致关联数是一个离散量,放松了对系统误差估计精度的要求。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。     

SEQUENTIAL ALGORITHM FOR MULTISENSOR PROBABILISTIC DATA ASSOCIATION

Jointprobabillsticdataassociation(JPDA)isanalgorithmusedinsinglesensormultipletargettrackingsystems.Itemploysthenon-uniqueassignmentof"allneighbor"strategytoadaptforthedensemultitargettrackingenvironments[1].Becauseofitswideapplications,itisnecessarytoextendJPDAintosomemultiplesensortrackingsystems.Suchamultisensorsystem,forexample,canbeformedbycollocatingradarandinfraredsearchandtrack(IRST)whichcantakeadvantagesofboththesensorsbodatafusion.Undertheconditionofthesamesensors,acommonmeasure…     

轮廓仪的多参数微机测量系统

介绍了“轮廓仪的多参数微机测量系统”的构成和技术指标，阐述了设计硬件电路和编制数据处理软件的方法，最后对系统的测量精度进行了测试与比对。