基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别、态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究

对于水下作战，目标识别十分困难，因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路，应分析研究不同的方法优缺点，取长补短，综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点，分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D—S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术，提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架，并结合应用讨论了其特点。     

不同水下特征对三维成像声呐扫测影响的室内试验研究

针对三维成像声呐相关检测指标缺乏试验验证的问题,通过室内模型探讨不同尺寸的立方体与圆柱体试块、不同边界材质和带有缺陷的圆柱形木桩对三维成像声呐扫测结果的影响。研究表明:三维成像声呐系统可有效识别到厘米级的不同形状物体;在对光滑且质地坚硬物体扫测时,声波信号会发生镜面反射导致无法获取有效数据;可有效识别尺寸大于等于5 cm的缺陷并判定缺陷形状和位置。研究成果可为实际工程应用提供参考依据。     

一种多源信息融合的声呐综合目标识别方法

针对声呐在搜潜过程中目标识别正确率提升的问题,分析声呐目标特征及其获取手段,研究声呐目标特征提取、分析和识别方法,提出一种多信息源融合的声呐目标综合识别方法。综合运用声呐探测回波特征信息、频谱信息、音频信息、目标运动要素信息、雷达信息、AIS信息等信息进行联合识别,深层次挖掘目标特征信息,通过图谱特性、频域特征、听音识别、运动要素等多维识别,将孤立的、碎片的数据转化成信息优势,形成标准的声呐目标综合识别使用流程,从而提高目标识别正确率。     

基于人工智能的线谱检测技术

本文主要讨论在被动声呐中窄带信号的自动检测问题,通过模拟声呐兵在LOFAR图中检测和提取谱线的双门限检测过程,提出了低信噪比下自动检测线谱的智能方法.此方法将线谱识别、线谱检测和线谱跟踪融合在一起,能在低信噪比和不知道窄带信号的数量、起止时间的情况下,自动地以高检测概率和低虚警概率检测线谱.     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

现代水雷对抗技术

水雷武器对水面舰船和潜艇均构成很大威胁。现代水雷对抗技术包括消磁等被动对抗手段和猎雷、扫雷、布雷等主动手段。水雷对抗技术核心是主动声呐对抗。美国TUS公司是世界上水雷对抗系统的主要供应商，TUS公司的水雷对抗系统将壳装式声呐和推进式变深声呐有机结合，操作者可根据威胁类别和环境条件机动选用不同声呐系统完成对水雷的全方位探测。     

单平台多传感器多目标数据融合系统

本文介绍在Novell网上建立的一个舰船多传感器数据融合计算机仿真系统，给出该仿真系统用最小二来法的平滑外推法则进行航迹跟踪及利用DemPster-Shafer敌我识别理论对目标敌我属性进行识别的结构图，较系统地阑述了数据融合的一些技术。     

主被动声呐多目标航迹关联的双门限算法研究

主被动声呐航迹关联在军事多传感器数据融合方面是一个重要研究课题，本文基于统计理论提出了双门限主被动声呐航迹关联算法，推导了双门限阀值的选取，仿真结果表明该方法能有效地判决航迹的关联。     

基于通用信号处理平台的声呐目标模拟器设计

文章针对新型声呐调试维修中需特定参数的传感器信号的实际情况,提出设计基于通用信号处理平台的声呐目标模拟器设计思路,针对新型数字声呐设计可联机工作的数字仿真系统,用于模拟实际声呐传感器阵列信号特性,完成对声呐系统的调试与维修工作,从而提高新型声呐设备的保障能力。