全自动主着陆/着舰引导数据解算与融合算法

针对舰载机全自动自主着陆/着舰对飞机定位精确要求高的需求,提出了一种利用卫星导航和雷达联合进行信息融合精确定位算法。文章采用载波相位差分定位、野值剔除和序贯异类数据融合技术,有效提高了对飞机的定位引导精度和可靠性。     

MEMS陀螺阵列技术研究进展

MEMS陀螺仪体积小、功耗低的优点扩展了惯性器件的应用领域,对于制导武器的小型化具有重要的意义.但国内MEMS陀螺仪精度相对偏低、噪声大,这限制了它在高精度军事领域的应用.陀螺阵列可以利用冗余信息有效提高MEMS陀螺的精度,实现低精度陀螺的高精度应用,而不需要技术和工艺的突破.介绍了MEMS陀螺阵列的基本原理,总结了陀螺阵列近年来的研究进展.在此基础上,提出了陀螺阵列的4大关键技术:陀螺冗余系统配置,误差分析、建模与标定,故障诊断以及信息融合.最后,分析了陀螺阵列的发展特点以及研究重点,给出了MEMS陀螺阵列技术未来的发展思路.     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

多传感器信息融合技术综述

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。通过多传感器组网可以获得比单一传感器质量更高的信息。从信息融合的定义诠释了信息融合的内涵,指出信息融合的实质是推理与决策。给出集中式、分布式和混合式三种模型结构,比较它们的优缺点。融合层次对多传感器信息融合性能有重要影响,给出三种融合层次的性能对比结果。分析四种流行的融合处理算法,比较它们的性能。最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作进一步展望。     

陆地战车的FSINS/DR/北斗双星信息融合技术

针对陆地战车的自主性定位需求,提出了一种新型光纤捷联惯导系统（FSINS）／DR／北斗双星组合导航系统方案,研究了多种子导航系统的测量信息融合技术。提出并介绍了Fiber—SINS／DR／北斗双星组合方案的设计思想与结构组成,讨论了信息融合的具体方法,并且针对融合后的测量信息设计了一种实用卡尔曼滤波器,最后进行了跑车实验。结果表明,组合方案设计合理,能够有效地提高惯导系统的定位精度,同时满足陆地战车的自主性定位要求。     

基于区分矩阵的多粒度属性约简

多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。     

灰色优势分析在多雷达低空小目标跟踪中的应用

在多部雷达同时跟踪低空／超低空飞行的机动小目标时，因受低空杂波，电子干扰和雷达自身探测精度等因素影响，易使部分雷达探测的数据不完整，不精确，不可靠，甚至相互矛盾，结果造成融合中心数据处理精度下降，针对这一情况，本文应用灰色系统理论的绝对关联度定义和性质，提出了一种改进的绝对关联度计算方法，并在此基础上将多部雷达经一次融合后的数据作为特征数据进行优势分析，把每时送入融合中心比较差的雷达数据用特征数据替换，再进行二次融合，仿真结构表明，应用改进的绝对关联度对雷达数据进行灰色优势分析和二次融合，可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性。