基于模糊神经网络的航海信息融合技术研究

根据航海信息融合的要求，建立了航海信息融合处理模型，讨论了各种传感器数据的融合处理；采用改进的自适应模糊系统的径向基函数网络的信息融合算法实现目标信息融合，建立数学模型，给出了具体的算法，并通过计算机仿真，验证了该信息融合算法对提高目标数据的精度和可靠性的有效性。     

动态环境条件下舰船航向真值测量方法研究及应用

介绍了一种在动态环境下对特定目标进行跟踪来反推舰船航向真值的测量方法-目标真值测量法。该方法采用了动态条件下高精度连续测量技术、数据融合处理技术和动态测量精度分配技术,实现了动态条件下舰船航向真值的高精度连续测量。     

基于多尺度随机动态模型的惯性器件数据融合估计

结合离散小波变换、动态系统理论及随机过程理论,建立了以尺度为变量的多尺度随机动态模型,并给出状态基于多尺度随机动态模型的多尺度递归数据融合算法,实现了在状态基于全局观测信息的优化估计值。该算法可以在无状态模型情况下进行数据融合,适用于难以获得或获得的状态模型不精确的情况。将此方法用于陀螺信号处理中,通过不同尺度下陀螺观测值的融合,陀螺信号的精度有明显的提高。仿真和实验均证明该算法是一种有效的数据融合算法。     

基于JDL的内河航道多源信息融合功能模型研究

航道运行状态评价与研判是内河航道科学运维的重要前提。以内河航道基础设施为研究对象，基于经典的JDL(Joint Directors of Laboratories)融合功能模型，构建了内河航道多源信息融合功能模型；阐述各功能模块的基本原理，明确了信息在模型中的动态流向；通过兴趣反馈机制处理海量异构数据，保障功能模型的稳定性与时效性。针对内河航道信息多源异构的特点，从数据检测、过程优化、智能计算3方面对信息融合算法进行概述总结，为内河航道基础设施运行状态智能化监测提供了理论与决策支撑。     

油田开发中的动态监测技术及应用

储层动态监测技术是油田开发很重要技术之一,从对储层监控和油藏管理的角度讲,通过动态监测技术可以获得可靠的产出井和注入井的流动剖面,为评价储层或油藏提供数据.动态测量数据可以用来作地质数据对比、油藏数值模拟研究等,分层产量数据还特别用于生产井问题诊断和井的优化,使得井内潜在的问题提前得到诊断和处理成为可能.本文主要介绍油田开发中的动态监测技术以及在油田中的应用.     

数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用

在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于ＤＳ证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。     

内河船舶AIS与雷达动态信息集成性融合

针对船载传感器信息的多源性、多维性和异构性特征,构建船舶动态信息融合模型,以提高内河航行中船员对目标船动态的感知和辨析能力。通过分析船载导航设备在船舶动态辨析中的局限性和互补性,构建集成卡尔曼滤波、自适应加权和神经网络等方法的多源异构数据融合模型,并通过实测和模拟数据计算对该模型进行验证,确定系统的可靠性、稳定性和精确性。该模型不仅对保障内河船舶航行安全、提高内河水上交通效率具有重要的理论参考价值,而且对内河水运安全的保障工作具有积极的现实意义。     

美军联合空情图构思及其发展

美国JSSEO使用MDA^TM（模型驱动结构）方法研发IABM（集成结构行为模型），一种与平台独立的对等计算程序模型，是构造单一合成空情图（SIAP）的中心部件。它融合和处理多个本地和远程传感器数据，旨在确保多个IABM单元为所有用户创建和维护一个相同的协调一致、及时和准确的空中目标航迹图。     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

基于数据融合的船舶电网参数测量研究

采用单传感器的传统船舶电气参数测量方法存在很多缺陷，会受到传感器的测量噪声和电网中的电磁干扰等影响，从而影响参数测量的精度和测量结果的稳定性。为此，应用状态估计技术和多传感器数据融合理论，提出了一种新的船舶电气参数测量方法。首先建立电压和电流的状态模型，将其连续的动态方程离散化，用于数字信号处理器（DSP）中。然后采用卡尔曼滤波和无反馈分布式融合来对离散化后的采样数据进行融合，从而得到全局数据融合的最优估计。最后，经过一个周期的采集数据估计值进行有效值计算，在液晶屏中显示出来。与单个传感器的检测方法相比，该检测方法具有更高的精度和更好的稳定性。仿真结果和实验测试结果都证明了本检测方法的有效性和优越性。     

遗传算法在港口船舶调度领域中的应用

以港口企业的研究实践为出发点,从港口船舶调度的优化目标和影响港口船舶调度的因素两方面入手,借助多目标优化和遗传算法在各自算法上的优势,针对港口船舶调度的特殊性要求,将两种算法进行动态融合,并结合实际业务数据进行了模型的构建和求解。     

基于数据融合的单目标船避碰评估系统

建立了一个用于对单目标船避碰操作进行评估的系统。介绍了基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论了基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别,和基于知识的碰撞危险、避碰阶段及会遇态势的判定等模块。同时给出了系统的工作流程图,最后通过实例说明系统运行的有效性。     

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。     

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。     

基于航迹信息的舰船姿态角估计研究

提出了一种利用航迹信息估计出舰船目标姿态角的方法。该方法首先建立了舰船目标运动模型,然后采用Singer模型对舰船目标的雷达数据进行处理,最后对舰船目标航迹数据进行多项式拟合,使目标数据更加优化,进而精确地估计出舰船目标的姿态角。仿真结果表明,该方法能够有效地估计舰船目标姿态角。     

舰船相控阵雷达的方位超分辨数学建模研究

为了解决舰船相控阵雷达目标定位模型输出值精度较低的问题,提出舰船相控阵雷达的方位超分辨数学建模研究。首先,对相控阵雷达电轴进行信号捕捉的动态校准;接着完成对校准目标基础图像的成像;然后对图像信号进行模型输出量的降噪处理;最后,对模型输出量的超分辨系数进行优化,完成对舰船相控阵雷达方位的超分辨精度优化。通过多组数据模拟测试,证明该方法定位误差低于0.7 m,可以提升定位精度,改善模型输出量适应性的作用。     

一种融合遗传算法和二分法的船舶航速优化方法

面对越来越高的节能减排要求,研究特定航线营运船舶的航速优化方案,对于船舶所有人来说具有重要的现实意义.提出一种融合遗传算法和二分法的船舶航速优化方法,考虑实时气象和风浪条件,构建简化油耗模型,深入阐述遗传算法和多约束条件下的航速快速寻优方法.根据实船反馈的数据动态调整每日航速优化建议并将其推送至船端,通过比较目标航次数...     

基于数据融合的船舶航行评价系统

介绍基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,以及基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别等,从而建立船舶航行评价模型,最后通过实例说明系统运行的有效性。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

为了提高对船舶的远程监控能力,提出一种基于多传感器组网及融合跟踪识别的船舶远程监控数据动态采集方法,构建船舶远程监控数据采集的无线传感器网络模型,进行传感器节点的自适应分布式优化定位设计,采用量化融合跟踪方法进行船舶远程监控数据挖掘和特征提取,构建反馈均衡滤波器进行数据采集后的抗干扰滤波处理,提高数据采集的干扰抑制能力,结合数据挖掘算法实现对船舶监控数据的动态采集。仿真结果表明,采用该方法进行船舶远程监控数据采集的准确性好,抗干扰能力较强,输出信噪比较高。     

多传感器数据融合方法在军事信息领域的应用

阐述如何利用现有传感器获得的信息内容,进一步提高军事信息系统对目标特征的分离与表示能力和对目标类型、种类的区分能力。针对困扰军事信息系统数据融合处理中的重点和难点问题,对数据融合技术的结构模型、基本算法和融合方法进行了适用性分析。结合工程实践,提出军事信息系统中数据融合系统的框架和基本流程,同时对数据融合技术未来发展趋势进行了展望。