基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

高升阻比自然层流翼型多点/多目标优化设计

研究并发展了一套进行高升阻比自然层流翼型多设计点/多设计目标的优化设计方法。为减少设计中的计算量,使用了XFOIL程序进行流场计算。使用基于响应面方法的优化方法进行最优化计算,并使用了不含二阶交叉项的二阶多项式模型作为响应面模型,大大减少了构造模型所需的试验次数,使进行更多设计变量和多点设计成为可能。试验点的选择满足D-优化准则。研究了设计点及目标函数的选择,进行了单点/单目标及多点/多目标的设计,结果表明:多点/多目标设计可以很好的改善单点设计中非设计点性能变差的缺点,设计结果有工程实用价值。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

应用等效系统法评价飞行品质

本文介绍等效系统方法在评价飞行品质中的应用,包括等效系统方法的原理、所采用的数学模型和进行等效系统拟配的数学方法。最后,介绍了具体拟配过程中应当考虑的若干问题。     

目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

航站楼内服务设施与旅客满意度最佳组合分析

航站楼内服务设施和旅客满意度的最佳组合受着很多条件的约束,包括服务时间、单位占用面积、资金费用等问题,结合动态规划的思想,运用多目标规划的知识对航站楼内服务设施和旅客满意度的最佳结合进行分析.     

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.