综合声纳和侦察声纳的双门限航迹关联研究

以潜艇上综合声纳和侦察声纳多目标航迹关联问题为原型，介绍了一种基于统计理论中的相似性测度方法进行航迹关联的算法，推导了双门限阀值的选取：并通过仿真验证了决策规则的第一类风险和第二类风险。     

基于神经网络的多传感器模糊航迹关联算法

文章以模糊数学中的隶属度概念为基础,针对分布式多传感器系统中的多节点情况,提出了一种航迹关联的多维分配方法。多维分配问题是是一个完全非确定性多项式问题,很难找到问题的最优解,而且其计算量容易出现指数爆炸现象。文章提出了一种新的三维神经网络模型用以解决三维分配问题。仿真实验结果表明,文章提出的人工神经网络模型不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间短,其计算时间不会出现指数爆炸现象。所提出的三维神经网络模型同样可以推广到多维情况,以解决航迹关联的多维分配问题。     

一种多传感器航迹关联算法的仿真分析

多传感器航迹关联算法有好几种,本文对独立序贯航迹关联算法进行了仿真分析。可以看出,独立序贯航迹关联算法由于考虑了整个航迹历史,而且在算法中进行了航迹质量管理和多义性处理,因而其关联效果和质量还是比较高的,特别是在密集目标环境下,其正确关联概率较之在中等密度目标环境下的正确关联概率有了明显改善。     

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。     

基于匈牙利求解的航迹关联算法研究

针对多传感器数据融合系统中,航迹关联是按一定准则连接具有共同源的航迹的分配过程,引入匈牙利法求解航迹关联问题.通过建立关联矩阵,将航迹关联问题转化为运筹学中的分配问题,采用匈牙利算法求得最优解,获得最佳的航迹配对.仿真试验的结果表明该方法简单有效、计算量小,易于实现.     

分布式多传感器航迹数据融合

本文研究分布式多传感器系统中的航迹数据融合问题，对来自分布于不同几何位置，具有不同精度的多传感器的所有航迹，根据它们的状态向量及其滤波误差协方差阵Ｐ进行融合处理，形成融合航迹，介绍两种典型的适用于分布式系统的航迹融全数学模型。各种模型中又有数值模式。     

基于似然的航迹关联算法研究

文章以分布式多目标跟踪系统的航迹关联问题为研究对象,提出了四种基于似然的航迹关联算法,这两种算法通过建立似然函数来反应航迹间的相似程度,使航迹关联问题突破了样本容量和典型分布这两条限制,最后给出了典型环境下两种似然航迹关联算法的仿真,结果表明基于似然理论的航迹关联准则,能够达到比较满意的关联效果,体现了似然理论在解决航迹关联问题时的优良特性。     

基于正态分布判别函数的航迹关联双门限算法

雷达和电子支援（Electronic Support Measurement，简称ESM）传感器的航迹关联是异类多传感器数据融合研究方面的重要前提。以往对于关联判别函数的选取，多采用X^2分布，这使得在某些实际应用中，通常会出现计算量大，确定门限闭值复杂的问题。基于正态分布关联判别函数的航迹关联双门限算法，在门限阈值的选取上直接采用正态分布中的分位数概念，避免了X^2分布中选取阂值的复杂过程。通过仿真试验，验证了决策规则的第一类风险和第二类风险，表明该方法能有效地判决航迹的关联问题。     

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。     

基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法

利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图.在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型,使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法,使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解,获取最佳船舶航迹点.经过试验分析,该算法能够准确生成船舶航迹点,与同类算法相比具有明显优...     

基于航迹差和航向差的航迹自动控制算法

从研究引起航迹偏差的原因入手,对航迹偏差进行相关数理分析,对航迹自动控制结构和算法进行分析和对比。通过对目前比较流行使用的航迹自动控制结构和算法的优缺点进行比较,提出一种新的基于航迹差和航向差的航迹自动控制算法。该算法结合航迹直接控制和航迹间接控制结构的优点,不需要精确的船舶运动模型,具有结构简单、各参数物理意义明确、参数易于调整、航迹控制精度高,操舵次数少等优点。该算法在20世纪末已成功应用在某小型艇的航迹控制上,在航向受风浪干扰幅值达到4°的海况下,仍能取得在全航线上的航迹控制偏差小于5 m,平均操舵次数少于1次/2 min的效果。     

船舶航迹建模中进化算法建模与仿真

近年来,船舶航迹自动控制在船舶航行中发挥着越来越重要的作用,如何从稳定性、经济性和安全性等方面提升船舶航迹控制性能是人们研究的重点。本文对船舶运动模型、外干扰模型进行深入研究,在此基础上,提出了以混沌进化算法为基础的船舶航迹控制模型。     

多船并行航行轨迹精准控制算法研究

传航行轨迹精准控制算法在多船并行情况下,由于计算中没有区分航线航向,造成航行精准度较低,为此提出多船并行航行轨迹精准控制算法。构建船舶轨迹精准控制模型,根据船舶航行目的生成船舶运行轨迹,以实际航行轨迹为基础计算船舶定位航线,分别计算船舶直线航行控制轨迹以及曲线航行控制轨迹,完成多船并行航行轨迹精准控制算法设计。设计仿真实验,通过模拟使用环境,将提出算法与传统算法进行比较,实验结果表明提出方法计算的航行精准度更高,证明研究方法具备有效性。     

航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究

随着海上航线的不断增多与海洋水文环境的不断变化,许多航迹点已存在搁浅风险不适合船舶航行。因此需要通过数据挖掘的方法对风险航迹点进行运算分析,但是传统的数据挖掘方法无法对无关联的航迹点进行风险的数据关联,由此导致数据挖掘数据结果的准确率下降,数据挖掘面有效数据计算量降低。对此提出航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究。通过对航迹点风险数据的假设建模与风险数据的模糊计算,得到风险数据的关联规则,再通过对风险数据关联规则的分类挖掘计算与加权挖掘数据分析,最终得到准确的航迹点搁浅风险数据关联规则的数据结果。最后,通过引入海上实例数据对提出的方法进行仿真测试,证明设计的可行性。     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

基于动态非线性滑动模态的USV直线航迹控制的研究

随着战争方式的不断创新,无人作战系统逐渐成为发展的趋势,水面无人艇(USV)是其重要分支,得到越来越多的重视,其中,航迹控制是USV的核心。USV是一个具有不确定性的运行系统,由于海上环境的复杂性,使得USV控制非常困难。本文研究动态非线性滑动模态算法,提出了相应的USV直线航迹控制算法,该算法能够确保USV按照预定航线航行。     

基于PC/104的航迹自动舵研究与设计

在分析了以PC/104为核心的数字式航迹自动舵基本原理和系统设计总体框架的基础上,详细描述系统的硬件结构与软件工作流程,最终研制出了原理样机。经仿真测试,该设计方案可行且能够满足航行要求。     

基于云理论的船舶航迹容错控制研究

近年来,海上交通的密度不断增加,再加上气候条件不断恶化,飓风等极端天气时常发生,对船舶的航向保持与航迹容错控制等技术提出了更高的要求。随着计算机技术与人工智能的迅速发展,基于大数据的云理论逐渐成型,并在数据分析与控制等领域获得了广泛应用。本文建立了船舶以及船舵的运动学模型,并基于云理论对船舶的航迹容错控制技术进行了深入研究。