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.     

基于模糊综合技术的多传感器目标识别融合

通过研究基于模糊综合技术的多传感器之间的目标识别融合技术，把不同传感器提供的不同信息进行融合，这样可以把声呐系统的检测、识别、定位和跟踪联系在一起，根据它们之间一定的关系进而提高声呐系统的各项功能，以达到对弱信号的检测和估计。     

基于EMI与ANN技术的声波信号探测机理研究

针对海上突发事件,如何有效地实现对水下目标探测、识别与定位问题。本文以飞机失事坠海后搜索黑匣子为背景,设计了一种基于阻抗分析的飞机黑匣子探测实验装置,搭建探测模拟黑匣子超声信标的实验平台,并进行水下探测实验,结合BP神经网络实现对超声信标的识别定位。实验结果表明该探测装置能够探测并识别不同位置的超声信标,从而验证阻抗分析法结合神经网络可以实现对超声信标的探测与识别,可为海上搜救工作提供相应帮助。     

基于EMI与ANN技术的声波信号探测机理研究

针对海上突发事件,如何有效地实现对水下目标探测、识别与定位问题.本文以飞机失事坠海后搜索黑匣子为背景,设计了一种基于阻抗分析的飞机黑匣子探测实验装置,搭建探测模拟黑匣子超声信标的实验平台,并进行水下探测实验,结合BP神经网络实现对超声信标的识别定位.实验结果表明该探测装置能够探测并识别不同位置的超声信标,从而验证阻抗分析法结合神经网络可以实现对超声信标的探测与识别,可为海上搜救工作提供相应帮助.     

水下信息理解的概念和方法

针对复杂海洋环境条件下,如何有效利用大量长期积累的不同形式的水下传感器探测数据和相关情报信息,实现水下信息的知识化,有效辅助人员对水下目标进行识别,对态势进行分析和判断.本文提出了水下信息理解的概念,并阐述了水下信息理解涉及的技术和方法.     

船体结构冰载荷的时域反卷积识别算法及信号采样周期选取

冰载荷是影响冰区船舶安全的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁或疲劳破坏.基于时域反卷积算法的识别模型可较好地考虑冰载荷的动载荷效应,但冰激应变信号的采样周期对其计算稳定性和识别精度影响较大.利用Green核函数建立船体外板结构冰载荷识别的正问题,并采用Tikhonov正则化算子和广义交叉验证法提升其求解稳定性.结合动态载荷识别信号采样周期选取原则、实测冰载荷数据和外板结构自振特性确定信号采样周期.通过构造分析不同频率施加载荷和不同噪声水平信号干扰的工况以评估选取采样周期的适用性.结果表明,其识别载荷可以较为准确地反映施加载荷的时程特征,且载荷识别精度良好.     

基于SOFM星聚类的星图识别算法

介绍一种利用SOFM(自组织特征映射)网络的聚类功能进行全天星图识别的方法。应用C 软件编程，对全天导航星星表的星信息进行了采样、分类和仿真识别。指出SOFM网络可以很好地提取、反映星图中的复杂信息，抗噪能力明显优于其他传统算法，分类效果较好，可以在星图识别中发挥很好的作用。     

水下目标识别的一种信息融合算法

利用布设的水下传感器对水下潜艇进行探测预警是反潜的一种重要反潜手段。本文利用信息融合算法对水下目标识别中多传感器获得的不同数据进行信息融合,从而得出识别结论。     

一种基于IEEE1588分布式同步采样系统的研究

同步采样是分布式系统的一项关键技术,许多应用都需要基于同步采样信息。介绍和分析了精确时间同步协议IEEE1588,提出了一种基于IEEE1588协议的分布式同步采样系统的方案,并利用DP83640以太网收发器实现了该方案,测量结果表明该方案可以满足高精度同步采样的需要。     

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。     

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。     

基于人工智能的船舶AIS信息监测系统研究

为了智能化判断识别船舶是否违法关闭AIS,提出了一种基于人工智能的船舶AIS信息监测系统设计方案,AIS信息监测系统结合“船脸识别”技术对船舶进行智能识别,通过对比AIS系统整合结果分析出船舶是否非法关闭AIS,为构建智能化水上交通动态管控新格局提供参考。     

激光雷达的船舶航行障碍物识别方法

传统障碍物识别方法面对复杂障碍物识别能力低,所提出的避障方案差。针对上述问题,基于激光雷达技术研究了一种新的船舶航行障碍物识别方法,雷达图像处理获取采集到的数据,处理方法主要包括图像预处理和图像深度处理,完成数据转换后,为便于障碍物信息在2个传感器之间的数据传输与融合,提出了一种栅格障碍信息提取方法,根据网格数目确定障碍物的位置,提取障碍信息。实验结果表明,激光雷达的船舶航行障碍物识别方法具有很强的障碍物检测能力,并且能够提出更好的避障方案。     

船域网中构建通信接口方法研究

随着物联网技术的发展,以射频识别和无线传感器网络等技术为基础的船域网得到广泛应用。船域网是集成了无线传感器网络、射频识别等技术的综合信息网络,通过监测船舶设备运行状态、实时采集航行、水文等信息来实现船舶航线计算、船舶运行危险监测、事故应急管理等功能。本文研究船域网中RFID和无线传感器网络的融合,提出一种通信接口的设计方法,研究基于Huffman编码的LZW数据压缩模型,并给出仿真结果。     

一种多传感器信息融合的噪声源识别方法研究

水下航行器噪声源识别是一个小样本条件下的模式识别问题.充分利用多个传感器采集的信号是解决小样本问题的有效途径.但是,目前各个传感器在整体评估中所占的权重没有一种合理的评估方法.文章利用直推式置信机(TCM)可以给出分类预测置信的能力,首先提出一种改进的奇异值测量方法,提高计算预测置信的准确性.然后将该置信作为传感器权重的有效表征,提出了一种多传感器信息融合的改进型直推式置信机算法,即TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)算法.舱段模型试验表明,文中提出的算法有效地利用了多个传感器的信息,大大提高了识别的正确率.     

基于主分量的耦合声源数量判别方法研究

在噪声工程中,声源数量和空间位置判别是最基本的问题。鉴于舰船机械设备众多,传递通道复杂,使得这一问题更加复杂,采用传统的MUSIC算法已经无法判别耦合声源数量。为此,本文基于主分量算法的特殊性,利用其特征量相互之间的关系来判断耦合声源的数量及空间位置。理论研究表明,该方法可以满足3 d B信噪比条件下的耦合声源数量判别,结合窄带滤波器可以实现更低信噪比条件下的耦合声源数量识别。基于信息模型的仿真计算结果,利用壳体上分布的响应测点信息构建主分量分析的输入信息矩阵,进一步验证该算法在耦合声源数量判别上的准确性和可行性。     

简易型GPS、角速度传感器组合导航系统

利用卡尔曼滤波器综合GPS位置信息,转向角速度和速度脉冲信息,卫星定位正常时,可识别和优化航向和速度,在卫星被遮蔽时,可利用优化后的航向和速度推算位置,从而实现真正的连续导航。     

AIS异常信息的判断及分析

分析AIS的动态信息、航次相关信息和静态信息中的异常信息的产生原因,根据不同的情况提出判断方法和应采取的措施。借助于判断方法和措施,驾驶员可以直观并快速识别出AIS中的异常信息,避免因依赖AIS异常信息导致误判。     

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。     

未知环境中水下无人航行器的路径规划方法

针对水下无人航行器路径规划需要提前获得海图以得到全局障碍物信息,难以做到未知环境下实时规划路径的问题,提出一种对探测空间进行采样并判断采样点是否具有障碍,最终将探测到的障碍结果加权赋值给A*算法待扩展点的方法,实现了探测与路径规划同步进行,同时考虑到航行器的运动学约束,将A*算法的搜索域修正为圆域并且仅搜索在运动学约束...