多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。     

反导防御雷达与弹道导弹突防

给出了弹道导弹防御系统的基本构成和技术特点,重点介绍以多功能雷达为核心的弹道导弹防御系统对弹道导弹突防的威胁,分析了弹道导弹突防的原则、有效战术技术手段和实施条件.     

TM遥感影像的多元统计融合

研究一种基于多元统计模型的TM影像的融合策略，融合的目的是利用其它6个高分辨率波段的信息来增强第6波段的空间分辨率。实验结果证明这种方法对于增加第6波段的分辨率具有较为显著的效果。     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于制造过程信息融合的产品早期失效率评估

为在快速响应制造模式下充分利用制造过程多源信息,通过评价产品的早期失效率来评估特定工艺的质量,进而选取合适的工艺,提出基于制造过程信息融合的评估方法.首先建立产品早期失效率的模型,并给出参数估计的方法;其次通过对形成产品可靠性的制造过程进行分析,确定合理的信息源;再次利用信息熵得到当前加工完成的产品与类似产品的相似程度;最后确定产品早期故障率的融合分布,对当前工艺生产产品的早期故障率进行评估;并以雷达移相单元为评估对象,验证论文所提方法的可行性.      

基于信息融合遗传算法的航空发动机气路故障诊断

针对航空发动机由传统定期维修向视情维修转变的发展趋势,研究了遗传算法在气路性能参数估计中的应用,提出了改进的基于信息融合的遗传算法,将多源信息融合到遗传算法中,用以减小遗传算法的搜索范围.仿真结果表明:通过融合多源信息,有效克服遗传算法在寻优过程中陷入局部最优的情况,从而提高了气路性能参数的估计精度,能将估计误差控制在5%以内.      

弹道导弹突防干扰试验评估方法研究

弹道导弹攻防对抗试验评估是突防干扰装置定型的重要环节。从接近实战考核需求,分析了弹道导弹面临的威胁,给出了一种有效的弹道导弹突防干扰试验方法,分析了试验关键技术,包括配试装备选择、飞行平台选择、试验态势构建、复杂电磁环境、内场试验模型建立与校验等。最后提出了弹道导弹突防干扰装置综合干扰效果评估方法,并给出了干扰效果评估结果可信度分析方法。     

基于改进D-S证据理论的航空发动机转子故障决策融合诊断研究

针对单一传感器的测量信息难以准确、全面地反映航空发动机转子、轴承和齿轮的工作状况,进而造成振动故障诊断难度大的问题,提出安装多个振动传感器组成传感器网络,建立基于多传感器信息的发动机转子故障决策融合诊断系统。由于多传感器系统不可避免地会存在各传感器信息不一致、信息冲突的情形,因此针对该融合诊断系统的信号测量、信息预处理、特征提取、故障诊断及决策融合5个环节,重点研究了决策融合环节的Dempster-Shafer（D-S）证据决策融合方法存在的冲突证据融合失效问题。通过分析原因,从避免“一票否决”现象和证据加权平均两个方面进行改进,提出了改进D-S证据融合方法,并应用于航空发动机转子的模拟故障决策融合诊断中。结果表明基于D-S证据理论对3个传感器的单一诊断结果进行决策融合,能得到比任一单个传感器更准确、可靠的结果;而改进D-S证据融合方法由于能在一定程度上克服冲突证据融合带来的失效问题,且能同时兼顾处理好非冲突证据的融合,故其对于证据冲突和非冲突情形都取得了较好的融合效果,因此总的分类正确率要高于常规D-S算法和PCR5算法。     

航空子母弹时序抛撒散布效果数值仿真(英文)

对采用时序抛撒的航空子母弹工作过程、子弹外弹道初始条件、落点散布模型进行了探讨,建立了时序抛撒外弹道初始条件模型和落点散布模型,并进行了数值仿真。根据仿真结果分析了影响落点散布的主要因素,验证了时序抛撒对改善散布效果的可行性。采用时序抛撒,并通过优化各空投参数,可使系统达到更佳的作战效能,而且可为时序抛撒机构结构设计、结构优化及散布效果分析提供理论指导。     

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。