基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

复合材料声发射源识别方法研究

针对声发射源传统识别方法可信度低的缺陷，研究复合材料的声发射检测中的关键问题——声发射源的识别问题，指出多传感器数据融合技术是有效识别声发射源特征的新方法。     

多目标探测与捕获：一种统一的方法

假设采用多目标跟踪器跟踪处于强杂波环境中的暗弱目标，在《杂波中暗弱目标的捕获》一文中，Oilver Drummond指出，对于这样的跟踪器，目标捕获（即，确定在含有持续的象素中是否存在目标）是两个截然不同的问题。具体地说，目标捕获要求有两个接收机工作特性（ROC）曲线，而目标只要求有一个。在以往有关这一主题的会议和其它会议上发表的论文以及《数据融合的数学方法》一书中，我们已经介绍了“有限集统计法”（FISST），它直接将常规的单传感器、单目标统计推广到多目标领域。在本文我们说明了怎样通过FISST使探测和捕获统一在一个相似的决策理论框架下。其基本构想是采用一个统一的具有杂波模型的Bayesian单目标跟踪器，而不是一个多目标跟踪器。与常规的探测问题相类似（即，在“只有噪声”和“目标＋噪声”的假设之间作出判断），捕获问题化为常规的判决问题（即，在“只有杂波”和“目标＋杂波”的假设之间作出判断）。此外， 我们还说明了对于这一类广义探测问题应怎样来确定“捕获ROC曲线”。     

舰载多传感器/相控阵雷达系统及其数据融合

舰载多传感器 /相控阵雷达系统具有作战空域广、抗干扰性强、全寿命 /成本效费比高和工作可靠等突出优点 ,但技术复杂。其中多传感器数据融合技术是目前和未来舰载相控阵雷达的发展方向。主要论述 2 1世纪舰载多传感器 /相控阵雷达的系统组成、主要性能和功能、多传感器类型、数据融合的选择及其功能水平分级等     

余度捷联惯性测量装置对导弹命中精度的影响研究

精度是战略导弹重要的战术技术指标。将余度技术引入捷联式惯性制导系统，组成了余度捷联惯性测量装置，然后采用适当的数据融合方法对惯性仪表冗余测量数据进行处理。大幅度减小了惯性仪表的测量误差。介绍了分析仪表误差对导弹命中精度影响程度的方法，最后的实例也证明采用余度技术后，制导误差确实大大减小，是提高导弹命中精度的有效途径。     

雷达与ESM相关算法综述

在比较雷达和ＥＳＭ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｕｐｐｏｒｔＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）这两种传感器特点的基础上，分析了雷达与ＥＳＭ相关的特点，介绍了统计方法、模糊方法和优化方法等五种雷达与ＥＳＨ相关算法，并对这些算法进行了评述。     

一种基于信息融合的卫星自主天文导航新方法

直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平是两种基于天体敏感器的自主天文导航方法,其定位精度主要取决于地平的敏感精度。通常利用红外地平仪直接敏感地平的方法简单、可靠,但精度较低,而近年出现的利用星光折射间接敏感地平的方法精度高,但必须能观测到符合一定条件的折射星,根据上述两种方法的特点,提出了一种基于信息融合的直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平相结合的自主天文导航的新方法,计算机仿真结果表明该方法可以进一步提高系统的精度和可靠性。     

指数分布阶段可靠性增长模型的Bayes融合

对满足顺序约束条件的指数分布阶段可靠性增长模型，本文利用共轭型先验分布与由工程专家经验给出的延缓纠正有效性系数，给出了Bayes融合方法，讨论了Baves融合结果的工程物理意义，最后用数值例说明了这些方法。在某型导弹的发动机的可靠性评估中应用了该方法，验证了方法的有效性。     

多传感器数据融合与弹道落点的预报

为了更精确地对弹道落点进行预报，对多传感器数据融合技术进行了,分批人出了雷达、红外系统和光测系统与传感器融合子系统连用的实例，并得出结论：单传感器的精度是难以满足现代战争需要的，寻求一种较好的融合方法来提高落点预报精度虽是一个难题，但仍是可行的。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。