任意信源的一类渐近均匀分割性定理的研究

研究了任意信源在可列状态空间下的Shannon—McMillan定理．采用构造相容分布与非负上鞅的方法结合一些重要不等式，研究任意随机变量序列相对熵密度的强极限定理，即渐近均匀分割性．得出了若干任意信源、m阶马氏信源、无记忆信源的渐进均匀分割性定理，并将已有的关于离散信源的结果进行了推广．     

m阶非齐次马氏信源的一类Shannon-Mcmillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法研究了m阶马氏信源相对熵密度的强极限定理,由此得出若干马氏信源、无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.并将已有的马氏信源的结果加以推广.     

数据融合技术在鱼雷空中弹道测试中的应用研究

介绍了数据融合技术的基本概念及工作原理,并以某型鱼雷空中弹道测试系统中两台雷达测试为例,阐述了数据融合技术在鱼雷空中弹道测试中的应用。对某型鱼雷外场试验测试系统中的多源仿真数据进行了处理与分析,处理结果表明数据融合技术可有效提高多信源、大时空覆盖范围弹道测量数据的可信度。     

m阶非齐次马氏信源关于广义随机选择系统的一类Shannon-McMillan定理

文中采用网微分法和分析运算的方法研究广义赌博系统中m阶非齐次马氏信源随机条件熵的一类强极限定理,并由此得出m阶马氏信源,非齐次马氏信源的Shannon-McMillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

任意非齐次可列马氏信源关于广义随机选择系统的广义Shannon-McMillan定理

文中通过构造相容分布和非负上鞅的方法,研究非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义Shannon-Mcmillan定理.并由此得出已有的非齐次马氏信源、无记忆信源的一类Shannon-Mcmillan定理,推广了前人的结果.     

一类非齐次马氏信源关于随机选择系统的广义Shannon-McMillan定理

通过构造相容分布和非负上鞅的方法,研究非齐次马氏信源关于赌博系统的一类广义Shannon-Mcmillan定理.并由此得出已有的非齐次马氏信源的Shannon-Mcmillan定理,推广了前人的结果.     

基于四阶累积量EM算法的相干信源空间谱估计

在信号的波达方向估计中,经常会因传播环境的复杂多样性,导致接收的信号中有大量相干信号产生.针对信源间产生了相干,使得真实的角度值无法精确估计出来的难题,考虑将信号的四阶累积量运用于期望最大化(expectation maximization EM)算法中对相干信源空间谱估计。实验结果说明:该算法不仅可以精确估计出相干信源的角度值,而且在低SNR、少快拍数下其估计精度高,稳定度好。     

多传感器信息融合分类识别系统中冗余知识判定的关系代数 …

在基于多源信息融合的对象分类识别系统中，信源／传感器数量的增加往往使数据处理量急剧增长，不仅占用大量计算资源，提高运行成本，而且降低了系统可贵的实时性。本文提出用关系代数方法判定由信源传器提供的知识有无冗余，从而精简和优化信源／传感器资源的配置和结合。     

一种抗差型航迹关联算法研究

航迹关联是多源信息融合中的关键问题.通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,并以之构成目标关联矩阵.引入伪行列式的概念,对目标关联矩阵进行变换,形成目标联合分配矩阵.在分配限定条件下,通过最大化目标联合分配似然度,可得到航迹与航迹间的关联匹配对,实现航迹关联.仿真实验表明,在信源具有较大的系统误差情况下,该算法能够保持较高的关联正确率,表现出了良好的抗差特性.     

基于相关理论的航迹匹配

数据关联是多源信息融合中的关键问题。文章从系统的角度对多目标跟踪的数据关联进行了全面的分析,通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,构成目标关联矩阵的方法,实现目标方位串关联。最后对算法进行仿真,仿真结果表明,提出的求解方案有较好的关联正确率,这验证了模型和求解方法的正确性和可行性。     

多传感器信息融合分类识别系统中冗余知识判定的关系代数方法

在基于多源信息融合的对象分类识别系统中,信源/传感器数量的增加往往使数据处理量急剧增长,不仅占用大量计算资源,提高运行成本,而且降低了系统可贵的实时性.本文提出用关系代数方法判定由信源传感器提供的知识有无冗余,从而精简和优化信源/传感器资源的配置和组合.     

多平台协同防空作战系统数据融合技术研究

对多平台协同防空作战系统的组成及功能作了简单介绍，指出数据融合单元的主要任务，对数据融合中的时间对准、空间统一、点迹排序及数据相关处理这四个关键技术进行了初步研究。     

雷艇信息融合的若干问题

探讨线导鱼雷与潜艇通过线导通道进行信息融合的若干实际问题,包括融合结构、雷上传感器数据关联、雷艇数据与航迹关联、雷艇数据与航迹综合、身份信息融合、传感器管理等。指出雷艇信息融合在这些方面存在的特殊性,提出解决问题的一些基本思路。     

目标综合识别系统中的多级分层属性融合方法研究

根据目标属性信息的层次化特征,提出了一种用于目标综合识别系统的多级分层属性融合方法。依据目标属性信息的内在关系,对其进行分类和分级,然后基于由高级属性推导低级属性的原理对由各种信源获得的属性信息进行预处理,最后使用DSmT的规则对同级属性信息进行融合。计算示例表明,该方法可以融合由异类信源获得的不同等级上目标属性信息,并且在高冲突的证据条件下依然有效。     

多传感器数据融合数学模型与方法概述

介绍了数据融合概念及其功能结构，分析了一级融合中的状态融合、属性融合的各种实现方法和技术，提出每种方法的适用范围及其优点与不足，为数据融合的理论研究和工程实践提供了一定的建设性意见。     

水下定位系统误差分析

通过对水下定位系统的误差来源、误差控制方法和多个设备之间的数据融合过程中的误差表现进行分析,探讨各种误差因素的影响,提出提高水下定位精度的措施,指出在应用中应合理进行误差分配,控制显著误差,以达到最佳测量结果。     

基于Memobus RTU通信协议的PLC数据优化组合传送方法

提出了一种PLC数据优化组合的传送方法。该法适合采用Memobus RTU通信协议的PLC向上位计算机传送大量数据时使用。同时，针对PLC内存变量分布不连续提出分块判据，可以明显提高数据的整体传送速度。此方法的原理可以应用于其他类似的协议, 如Modbus RTU等。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时，因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响，易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一问题，本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想，把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对，求出目标状态当前时刻的区间估计，去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据，再作2次融合。仿真结果表明，应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合，不仅算法简单，而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

基于PVM的数据融合并行任务调度

根据多信息源、多平台数据融合算法特点，将数据融合与并行处理技术相结合，设计了基于PVM集群的多任务并行调度，提出了两层调度和主动报告的并行任务调度策略，并给出了数据融合并行任务调度映射和软件实现流程，在集群计算机系统上实现了数据融合的实时大容量并行处理。在系统仿真测试中获得了较高的加速比和系统效率，有较好的实用价值和应用前景。     

雷达辐射源识别技术综述

文章介绍了雷达辐射源识别的研究背景,分析了单信源和多信息源雷达辐射源识别系统结构的流程,重点论述了识别系统中涉及到的分类识别算法和身份融合算法,比较了各种算法的优劣。