改进区间Kalman滤波器及其在船舶组合导航中的应用

具有执行简便和高精度优点的测量值融合技术已经在船舶组合导航中得到了广泛应用。但由于船舶组合导航系统中各子系统模型参数的不确定性，传统的多传感器数据融合算法状态估计精度难以保证，因此提出了一种多传感器数据融合的改进算法。该改进算法不仅具有常规区间Kalman滤波器的鲁棒性，而且实用性较强。其具有如下特点：将所有系统不确定性和观测不确定性等效为系统噪声和观测噪声的不确定性，简化了系统模型；采用一种较为简单的区间矩阵综合求逆方案；利用时变马尔可夫模型在线调整滤波输出加权系数。仿真结果表明：该改进算法的状态估计精度较高。     

基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法

提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法,该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类,从而实现测量数据的关联,利用融合估计完成对多目标的状态估计.计算机仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法

提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法，该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类，从而实现测量数据的关联，利用融合估计完成对多目标的状态估计，计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

多传感器序贯势分布概率假设密度滤波

针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假没密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法.     

一种态势估计中的目标编群方法

目标编群是态势估计的基础。传统模型大多采用空间上的聚类算法来实现目标编群,但这种方法误分率较高,效果并不十分理想。文章提出了一种新的态势估计中目标编群问题的处理模型。该模型首先应用神经网络对目标目的地做出判断,然后融合多相似性加权测度算法,完成对观测目标的编群。最后运用该模型给出了一个分析示例。     

双波段红外目标数据融合模型的研究

从跟踪性能,计算的复杂性,以及应用范围等方面对双波段红外传感器的三种融合模型进行比较,得出来自同一平台上两个红外传感器的数据,在各传感器没有各自的数字处理机的情况下,点迹融合模型较其余两种模型实用的结论。最后给出在点迹融合模型的基础上,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理的仿真结果,证明该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度,降低测量误差,从实际应用上进一步说明算法的有效性。     

基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计

将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合，提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法。对拥用相同采样的分布式多传感器单模型非线性动态系统，应用强跟踪滤波器，得到目标状态基于全局信息融合估计结果，并利用计算机仿结果对算法的有效性进行了验证。这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题，从而丰富和发展了多源信息融合理论。     

基于BP网络与D-S证据理论的态势估计问题研究

针对D-S证据理论应用于态势估计过程中,基本概率赋值函数难以确定的问题,提出一种基于神经网络获取基本概率赋值函数再进行证据组合的方法.首先,在传感器探测和0级处理、1级处理的基础上,将各时刻传感器所探测目标的状态、属性、类别、事件等提取出来;然后,经过预处理后利用BP神经网络进行敌目标意图分类识别;最后,将神经网络的输出作为基本概率赋值,采用D-S证据理论来完成决策级融合,实现对海战场的战术态势估计.通过算例仿真,结果表明该方法是一种有效可行的态势估计方法.     

分布式水下多传感器多目标模糊跟踪融合方法

水下多传感器多目标跟踪系统往往是一个不同类传感器融合系统,且其目标航迹包含有不确定和模糊信息.本文首先利用模糊隶属度函数和模糊逻辑推理技术,进行分布式水下多传感器多目标航迹模糊融合关联决策,并利用有效数据处理和分层融合估计相结合的方法,以实现不同类传感器高精度融合跟踪估计.     

一种多传感器航迹融合算法的仿真分析

充分利用目标的位置、速度信息进行航迹融合 ,在一定条件下能够改善目标的航迹精度。本文对基于互协方差的航迹融合算法进行了仿真分析 ,并对航迹融合模型的稳定性进行了探讨。由于传感器精度的差异 ,不同精度传感器融合会产生不同结果 ;在对模型及其稳定性分析基础上 ,给出了传感器融合的限定条件和适用场合     

声纳浮标网络目标定位算法研究

声纳浮标网络可用于对潜艇等水下目标进行定位。针对声纳浮标节点的特性,提出一种新的时间加权质心算法。新的时间加权质心算法将各个节点探测的信号强度反映到节点发送探测信息的等待时间中,利用等待时间的长短对各节点位置进行加权,因此权重体现了各节点到目标的距离,提高了目标定位精度,而通信量与一般质心算法相同。仿真结果验证了算法的有效性。     

多种评判函数在舰艇电力系统生命力模糊评估中的应用

应用模糊数学理论中的模糊评估方法对舰艇电力系统生命力进行模糊综合评估,建立舰艇电力系统在多种武器攻击下的模糊评估模型,在评估时使用多种评估函数进行综合评估得到舰艇电力系统的生命力指标。评估的结果说明了不同的评估函数在评估中的侧重点不一样,并且综合评估模型可以把模糊性很强的生命力指标定量化。     

基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器

设计了一种基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器。首先讨论了传统模糊控制器应用于船舶操纵控制的不足，然后根据模糊系统在特定情况下与RBF网络具有等价关系的特点，采用具有加权平均输出的RBF网络构造了一个船舶操纵模糊控制器，有效地消除了小偏差范围的舵角抖动现象。在此基础上，根据船舶操纵的特点提出了一种尺度变换因子的自整定方法，并采用遗传算法对自整定过程中的可变参数进行优化，以使控制器能够适应实时控制过程中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能。最后针对某大型船舶的非线性模型，采用Matlab 6．1的Simulink工具进行了转艏操纵仿真试验，获得了满意结果。     

相关噪声背景下声矢量阵目标方位估计

传统的矢量水听器数据处理方法将单个矢量水听器的输出用一复数向量来表示,没有充分利用矢量水听器各振速通道的正交特性,为此提出了用复四元数对矢量水听器的输出数据建模,将矢量水听器输出的三个振速分量用复四元数的三个虚部表示,保留了矢量水听器各阵元的正交性,对相关噪声有较好的抑制能力。针对声源的非平稳特性,将观测数据分成多个子段,计算每个子段的协方差矩阵并进行向量化处理,通过一正交映射,消除干扰噪声,最后对去除噪声的伪协方差矩阵做特征值分解,利用MUSIC算法原理建立目标的方位估计公式。算法降低了对声源信号平稳性要求,对相关噪声有较强的鲁棒性。     

舰船电力系统生命力的加权模糊综合评判

应用模糊数学理论对舰船电力系统生命力进行了模糊综合评判，讨论了舰船电力系统在多种武器攻击下的模糊评估模型，并以某型舰艇的电力系统为例，通过对其子系统的模糊评估分析，得出整个电力系统的生命力指标。评估结果说明了根据加权模糊综合评判模型，可以把模糊性很强的舰船生命力指标定量化，为电力系统设计方案选优提供依据。     

基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器设计

针对基于高分辨距离像（HRRP）多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。     

直觉模糊多特征融合目标类型识别模型

应用直觉模糊集完整描述目标识别特征与类型关系之间的模糊性和犹豫性,建立基于最大隶属原则的直觉模糊多特征模式识别的一般识别模型;针对战场目标类型识别问题中特征值不完全和识别特征之间独立的特点,定义了识别特征值识别价值测度和直觉模糊动态熵权,进而建立了基于最大隶属原则和动态熵权的多特征直觉模糊目标类型识别模型;通过应用实例计算与对比,说明提出的模型是有效的;所建立的模型对空中目标类型智能识别具有一定参考价值。     

模糊切换型船舶运动PID控制器

航向改变时船舶航迹变化过程可以分为瞬态区域和稳态区域。根据不同区域中不同的性能指标,提出了一种把常规PID和TS-PID模糊控制器以模糊切换方式相结合的模糊切换型PID控制方法。该方法集成了常用PID和模糊PID控制方式的优势并弥补了各自的不足,模糊切换方式实现了二种控制器之间的平滑切换。应用钝性定理证明了二阶Nomoto船舶模型的切换型PID控制系统的输入、输出稳定性,并用遗传算法优化控制器参数。与模糊PID控制器的对比仿真实验,表明所提出的方法可以有效提高船舶运动控制的各项性能指标。     

基于模糊粒子滤波的视频跟踪方法研究

智能视频监控系统的基础就是对监控范围的视频序列中目标进行有效实时的跟踪,针对当前跟踪方法在光照突变、部分遮挡情况下的跟踪缺陷,本文提出了一种利用模糊粒子滤波（Particle Filter,PF）进行视频目标跟踪的新算法.该算法结合模糊控制理论,引入量测的模糊性来克服特征信息的不确定性,并建立一个基于背景建模技术的自适应高斯混合模型和基于序贯蒙特卡洛的跟踪算法（sequential Monte-Carlo-based）.在新算法的指导下,针对静止摄像机在光照条件改变以及目标发生部分遮挡的情况进行了深入的研究.通过多种模糊量测技术的比较和应用,本文方法实现了多个目标精确有效跟踪.     

一种基于视线距离的改进的数据关联算法

基于视线距离的数据关联算法,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来计算关联代价,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测到,所得关联组合就是有效的,并以关联代价最小为关联准则构建数据关联算法。仿真结果表明,改进算法对于漏检、观测误差较大时仍然具有很高的关联正确率,证明了该算法的有效性。