异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期不同以及具有不同的通信延迟，导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。     

基于CMM对瀑布模型的改进和扩充

首先介绍了软件能力成熟度模型CMM（Capacity Maturity Model）的原理和方法，然后分析了瀑布模型的优缺点，并对瀑布模型进行了扩展，最后建直了CMM的一种新模型。     

数据融合时间性能指标及在线测试技术

基于指标定义的数学严密性考虑,从概率角度来定义多传感器多目标数据融合时间性能指标,该指标集合克服以前单纯考察融合时延这一项指标的局限性因而具有完备性,这在大容量目标环境下尤为有意义。同时,设计出这些指标的在线测试算法流程,然后通过对在线测试技术难点的深入分析,提出对应的解决方案并在实际系统中成功应用。     

情报处理中野值门限的选择

情报处理中,输入数据的质量是很重要的,野值的出现无疑增加系统处理的负载量。提出一种在情报处理中剔除孤立型野值的方法,可以根据输入源的位置及误差等状态量自适应调整关联门的大小以保持航迹的稳定性,经过大量数据实验证明该方法简单有效,具有工程应用价值。