冲突证据决策新方法及应用

冲突证据决策方法研究是证据理论重要研究课题。鉴于现有的证据理论改进方法在冲突证据决策过程中存在计算量较大,归一化过程不合理,证据组合效果不理想等一系列问题,提出基于二次组合的冲突证据决策方法。首先,提出新的基于二次组合的冲突证据决策方法的流程图;然后,提出新的乘性归一化规则,并对新的乘性归一化规则进行算例分析,验证其合理性;最后,分析现有冲突度量函数的不足,并提出新的冲突度量函数,并分析冲突度量函数的合理性。通过算例分析,并与现有证据组合规则的比较表明,所提方法不仅计算量得以改善,组合结果也得到提升。      

一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

基于粗糙集与RBF神经网络的雷达辐射源信号识别研究

针对新体制、新用途雷达辐射源信号难以识别的特点,用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化、属性约简、规则提取,达到分类的目的。用粗糙K-均值聚类方法计算径向基神经网络（RBFNN）的聚类中心,然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别。仿真结果表明,这种基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型减少了识别冗余特征、简化了神经网络结构,能有效地识别雷达辐射源信号。     

智能化雷达对抗情报处理技术研究

随着雷达技术的迅猛发展,雷达信号的密度、复杂程度都大幅度提高,这就增加了雷达信号的不确定性因素。本文讨论了粗糙集理论、模糊集理论、证据理论和可能性理论等人工智能技术在雷达对抗情报处理中的应用。对雷达辐射源的型号和工作模式识别、雷达网信息以及所属平台信息的推理技术进行了探索研究,给出了研究建议。     

修正极坐标系下雷达与ESM航迹对准关联

研究了存在系统误差时修正极坐标系(MPC)下的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联问题。系统误差导致MPC下雷达和ESM的角度估计产生偏移,而对角度变化率、距变率与距离的比值(ITG)的估计影响不大;结合非中心卡方分布的知识,分析了雷达与ESM的测量误差对非中心参数和正确关联概率的影响;提出了一种基于积分重合度的雷达与ESM航迹对准关联算法。首先将雷达与ESM的目标映射到角度-角度变化率空间,分别得到了雷达与ESM的目标曲线,然后对两目标曲线求积分重合度,估计出雷达与ESM测角系统误差的偏移量,对偏移量补偿后进行雷达与ESM的航迹关联。仿真结果表明,本文所提算法能有效地提高存在系统误差时雷达与ESM正确航迹关联概率。     

软件可靠性研究综述

论述了软件可靠性的重要性,着重介绍了软件可靠性的指标、软件可靠性模型和提高软件可靠性的方法,给出了一些软件可靠性方面权威站点的网址,探讨了值得研究的几个问题.     

基于可变精度粗糙集与D-S证据理论的C4IKSR系统效能评估

为有效地对C4IKSR系统的效能进行评估,建立了C4IKSR系统效能评估指标体系。用粗糙集约简的思想减少了系统巾冗余的属性,获得了规则和可变精度的下近似集。提出了一种基于D—S证据理论的C4IKSR系统效能评估模型,利用可变精度的下近似集的计算结果给出基本概率赋值,进行了多信息表的数据融合。结果表明能够对C4IKSR系统效能进行有效地评估。     

多传感器信息融合研究进展与展望

介绍了信息融合定义的新认识、信息融合系统功能模型和结构模型的新发展,并就多传感器信息融合中的分布式检测融合、航迹起始、检测与跟踪的联合优化、主被动传感器系统数据关联、估计融合模型、传感器管理、非线性滤波所采用的数学工具等若干关键技术的新成果与新动向展开了讨论,详细阐述了各项技术的一些有代表性的最新进展及其在多传感器信息融合系统中的应用和发展情况。最后对多传感器信息融合技术的研究动向进行了展望,提出了今后的发展趋势和我们的研究策略。