多传感器数据融合技术在VTS中的应用研究

此文分析了多传感器数据融合技术在VTS中应用的必要性和可行性，提出了应用于VTS中的数据融合处理模型。在像素级融合，研究了坐标变换、位置坐标的插值计算、目标点迹的关联与合并等技术；在特征级融合，采用BP神经网络、D—S证据理论进行目标识别。     

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。     

基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统

高阶神经网络具有容量大，逼近能力强，容错范围广的特点，模糊系统具有较高的模糊语言处理能力，D－S证据理论具有不需要先验概率的优点，故将高阶神经网络，模糊系统，D－S证据理论运用于数据融合系统，可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力。     

基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究

针对末敏弹是一种新型弹药,其关键技术是敏感器技术和爆炸成型弹丸技术的特点。采用D-S证据理论改进算法对末敏弹多传感器融合技术进行研究。介绍了多传感器融合技术,提出了D-S证据理论改进算法的目标分类判定规则,并针对三种类型的传感器对三种典型目标的识别进行了仿真计算。计算结果表明多传感器融合明显优于单一传感器,有效提高了末敏弹系统的目标识别率。     

基于证据理论舰船类型识别多传感器数据融合仿真系统

建立了一个基于证据理论的舰船类型识别多传感器数据融合计算机仿真系统。阐述了基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－ｓｈａｆｅｒ理论多传感器数据融合的优点，给出了仿真系统的系统结构图，说明Ｎｏｖｅｌｌ网上每个站点的功能。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

海战场对敌战术意图序贯识别技术研究

对战场上出现的大量目标隐含的战术意图的正确、快速、自动识别，能大大提高战场指挥人员的决策效率。以战场态势估计为基础，提出战术意图识别的框架模型；结合最大近似法、D—S证据理论用于战术意图序贯识别的不同阶段。该研究属于决策级数据融合的范畴。     

多传感器系统中的身份融合技术研究

文章介绍了在多传感器系统中身份融合的三种方法,并重点介绍和分析了D-S证据理论法及其改进算法,指出了各自的优劣,最后建议采用D-S证据理论法与其改进算法相结合的途径来进行身份融合。     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

信息融合理论和技术在舰载S&D系统中的应用研究

应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search & Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性.     

基于信息融合的水雷引信目标识别系统设计

该文介绍了水雷在水中的各种信号类型,对于水雷目标识别过程中的多个不利因素进行了分析,引进了信息融合技术来解决目标识别中的诸多不确定因素,并设计了基于多传感器信息融合的水雷引信目标识别系统。     

基于光纤光栅传感技术的周界入侵报警系统

介绍了一种基于光纤光栅传感技术的周界入侵报警系统,利用不同入侵模式信号时域及频域特征信号的差异性,采用时域与频域与信号结合的分析方法,实现对各种入侵信号的模式识别及报警判断,并通过模拟实验加以验证。实验结果表明,该系统能够实现对入侵行为的模式识别及对有害入侵模式实施报警的功能。     

Optical fiber based slide tactile sensor for underwater robots

In the underwater environment, many visual sensors don’t work, and many sensors which work well for robots working in space or on land can not be used underwater. Therefore, an optical fiber slide tactile sensor was designed based on the inner modulation mechanism of optical fibers. The principles and structure of the sensor are explained in detail. Its static and dynamic characteristics were analyzed theoretically and then simulated. A dynamic characteristic model was built and the simulation made using the GA based neural network. In order to improve sensor response, the recognition model of the sensor was designed based on the ‘inverse solution’ principle of neural networks, increasing the control precision and the sensitivity of the manipulator.     

Image segmentation based on competitive learning

lmage segment is a primat.‘y step in image analysis of unexploded ordnance (UXO) detection by ground penetrating radar (GPR) sensor which is accompanied with a lot of noises and other elements that affect the recognition of real target size. In this paper we bring forward a new theory, that is, we look the weight sets as target vector sets which is the new cues in semi-automatic segmentation to form the final image segmentation. The experiment results show that the measure size of target with our method is much smaller than the size with other methods and close to the real size of target.     

美国海军舰用近区安全监视系统

介绍舰用近区安全监视系统的研制目的和技术要求，分析比较采用光、磁、声、射频、震动等刁；同技术原理的探测元件之间的优缺点。结合美国海军的在研系统，介绍以全景成像技术、多传感器及图像识别技术和毫米波及无线电技术作为关键技术的各种系统设计方案，提出舰用近区安全监视系统设计‘的最佳选择。     

水下机器人传感器故障诊断的灰色预测模型

将灰色预测GM(1,1)原理引入到水下机器人传感器的故障诊断中,对传感器样本数据序列建立灰色动态预测型。通过对该模型输出信号与实际输出之间误差的分析,实时检测传感器的故障。针对Outland 1000无人水下机器人中的方向传感器,应用该方法对该传感器的三种典型故障模式进行了故障检测实验,结果表明所提故障检测方法准确可靠。     

矢量圆阵时域解析MVDR算法研究

为提高矢量圆阵的方位估计性能,将VTAMVDR(MVDR based on Time-domain Aanalysis signals of Vector Sensor)应用在矢量圆阵中,提出矢量圆阵时域解析MVDR算法,研究了矢量圆阵时域解析MVDR算法的原理及实现流程,然后通过仿真分析对比矢量圆阵时域解析MVDR算法与矢量圆阵常规波束形成的波束宽度、方位估计性能和分辨率.仿真结果表明,矢量圆阵时域解析MVDR算法方位估计性能和多目标分辨能力优于常规波束形成算法.     

无线传感器网络的数据库体系构想

无线传感器网络是由部署在多个监测区域的大量的智能传感器网络节点组成,通过无线通信方式形成一个多跳的无线网络系统。本文将无线传感器网络看作是一个分布式感知数据库,从数据库管理和处理技术的角度,对无线传感器网络面临的一系列问题自上而下的进行分析和研究。     

基于k-检测的无线传感器网络探测能力分析

对进入监控区域的运动目标进行探测跟踪是无线传感器网络的重要功能之一,论文以BOOL模型传感器节点为基础,分析了基于k-检测的无线传感器网络中,目标从无线传感器网络边界进入内部一定距离被发现的概率,以及目标的运动速度与网络探测概率之间的关系.通过仿真表明,传感器节点的布设密度、传感器的感知半径与探测概率以及目标的最大速度之间存在着一定的关系,这为根据实际需要进行传感器节点布设和传感器参数设计提供了参考.