一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法

针对多传感器数据融合目标识别问题，基于D-S证据理论，提出了加权证据合成的时空域目标识别算法。该方法充分利用了多传感器多周期的测量数据，并根据D-S合成规则要求参与合成的各证据具有相同权重的特点，充分考虑了提供证据的信源即各个传感器的可靠性。在合成中，引入证据权的概念，解决了不同权重的多传感器数据融合问题，在一定程度上改善了目标识别系统的性能。最后通过计算实例表明算法是有效的。     

态势估计——概念、内容与方法

介绍了数据融合概念。完整地提出了战场态势估计的概念、应包含的内容、态势元素的分类以及态势估计的处理过程,描述了态势要素与态势估计的相互关系,并建立了态势估计处理5项功能与信息流程,描述了功能之间的相互关系。介绍了实现态势估计的方法和技术,并分析了其适用类型及其优缺点。     

一种高实时性粒子滤波重采样算法

重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法,传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题.而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈.对粒子滤波的基本原理进行了论述;提出了一种高实时性粒子滤波重采样算法--"简单重采样算法",通过仿真实验与分析,该算法在状态估计精度上与其它重采样算法相当,但却具有计算量小、速度快、实时性强等优点,适于硬件实现.     

纯方位跟踪中最优轨线的影响因素分析

针对常加速目标跟踪的最优观测者轨迹问题,基于最优控制理论建立最优观测者轨迹的优化模型,然后运用解析法得到全局精度指标下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论目标加速度、观测者速率、目标与观测者的初始距离、目标航向对最优观测者轨迹的影响。仿真结果表明,当目标从近处以较小加速度作接近观测者的运动时,观测者的最优轨迹较光滑;为对常加速目标进行精确跟踪,观测者应沿最优轨迹作高速率的机动。     

测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法

为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。     

简易有创桡动脉测压在危重大手术麻醉中的临床应用

目的探讨有创桡动脉测压在危重大手术麻醉中的临床应用价值。方法对36例危重大手术患者进行桡动脉穿刺置管，连接弹簧压力表进行血压监测，并根据监测指导麻醉和治疗。结果36例患者都顺利完成有创桡动脉压监测，无置管脱落、出血等并发症。结论简易有创桡动脉测压能及时、准确、可靠和连续地反映患者的血流动力学状态，提高了麻醉的安全性。     

多传感器多目标跟踪的JPDA算法

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。     

一种基于变权理论的空中目标威胁估计方法

针对在威胁估计中使用较普遍的多因素常权综合法出现的问题，提出了一种基于变权理论的空中目标威胁估计方法。首先研究了因素取值变化对威胁结论的影响效果，然后根据备因素的变化形态动态调整其对应权值。在保证状态变权函数构造合理的情况下，可以有效减少不舍理结果数目。实例分析表明，采用变权方法得到的结果比常权的合理。     

基于多Agent技术的低可观测飞行器任务规划求解方法

为了提高低可观测飞行器任务规划系统的规划效率，应用分布式人工智能多Agent智能体技术，建立了飞行器任务规划系统求解方法。在描述任务规划目标函数和约束条件基础上，对系统组成、Agent类型定义、分层考虑及Agent之间的协商通信进行了系统研究。使用这种方法可将复杂问题分解为较简单的问题进行分步式求解，具有缩短规划时间、减少规划费用、提高规划质量等优点。     

一种机动目标跟踪的IMM模型优化设计方法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出了一种使用2个模型实现对机动目标跟踪的多模型算法,采用当前统计模型和扩展后的常速模型组成的模型集进行交互.该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强.该算法对目标的跟踪精度优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法,仿真结果证明了该算法的有效性.