基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

双站机载测向定位最优布站分析

本文主要针对双站测向定位系统观测平台的几何分布对定位精度有直接的影响这一特点,分析了双机载平台协同对目标测向定位时,交会角与俯仰角对定位精度的影响。通过对二维几何精度因子的分析,得出了目标与平台呈等腰三角形分布有利于提高定位精度的结论。并以此结论为前提,对三维几何精度因子进行分析。通过仿真实验得出了可以进行有效定位的交会角和俯仰角范围。     

变精度粗糙集模型及其在辐射源识别中的应用

为解决辐射源识别的问题,研究了变精度粗糙集模型生成规则。由概念的正域中的对象类条件属性的描述,得到该概念的充分条件,依据知识间的依赖性作为优化规则所要考虑的因素来获取规则,由此得到的规则更加简化,且过程简单,并以雷达辐射源用途识别为例给出识别实例。实验结果表明:该方法忽略了少数实例的特殊性,对辐射源用途识别的结果与实际情况相符。该算法降低了决策规则的复杂度,能够有效地进行辐射源识别。     

基于犹豫模糊集统计相关系数的多源异类数据融合识别

为解决由犹豫模糊数、直觉模糊数、区间数和实数4类基本数据组成的多源异类数据的融合识别问题,在犹豫模糊框架内,提出犹豫模糊集相关系数计算方法进行识别判定。首先,将多源异类数据用犹豫模糊数统一描述;其次,分析现有的犹豫模糊集相关系数的局限性,提出了既满足统计学直觉,又不需要各犹豫模糊数中隶属度个数相同,并具有更强数学概念的犹豫模糊集统计相关系数;最后,应用到多源异类数据的融合识别中,利用最大相关系数准则进行识别判定。仿真算例对比分析验证了犹豫模糊集统计相关系数的有效性,并具有精度高、区分度好的优点。     

高密度无线传感器网络分簇定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下,所提算法能取得较好的定位效果。     

基于灰关联分析的雷达辐射源识别方法研究

针对雷达辐射源识别的特点，本文深入研究了灰关联分析方法在辐射源识别中的应用。给出了对雷达侦察设备上报的辐射源参数数据进行灰关联分析的方法和步骤，同时给出了数据列确定的具体方法以及两种求取权系数的方法，探讨了判据阈值的选取，并在此基础上进行了雷达型号和工作模式的识别。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性，可用于每类雷达有多个模式以及侦测参数不全的场合，为工程应用提供了参考。     

基于属性测度的辐射源识别方法研究

对辐射源识别问题进行了研究, 提出了一种采用属性测度理论对辐射源进行识别的新方法. 给出了对雷达侦察设备上报的辐射源参数数据进行属性识别的方法、步骤和多指标权系数的确定方法. 针对战场环境下多传感器系统获取的雷达辐射源信息具有时间上的冗余性, 文中又将该方法推广到多传感器系统. 将属性测度与D-S证据理论相结合, 利用文中给出的属性测度计算方法构造证据理论中的基本概率赋值函数. 最后以雷达辐射源用途识别和体制识别为例, 对单传感器和多传感器的情况分别进行计算机仿真实验, 结果验证了这一方法的正确性和有效性.     

基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。将分治法运用到无线传感器网络节点自身定位问题中,研究了锚节点位置关系对节点定位的影响,设计了基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法(divide and conquer and refinement method based localization algorithm, DRBLA)。DRBLA采用先分而治之、再整体求精的思想,根据锚节点位置关系对定位的影响,有效筛选锚节点构成组合分别对未知节点初步定位,随后加权求精得出最终定位结果。DRBLA不需要额外添加硬件,通信量小且容易实现。仿真结果显示,相对于传统基于测距的定位算法,DRBLA具有明显的优越性,尤其是可以利用较少的锚节点取得较高的定位精度。     

利用k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法

针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题, 提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量, 提出系统误差区间化方法, 通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度, 利用经典分配法进行航迹关联判定。与传统算法相比, 对系统误差先验信息的要求低。仿真结果表明, 算法能以较高正确率实现稳定关联, 具有良好的抗差性。算法亦可处理异步不等速率航迹关联问题, 无需时域配准, 具有明显的优势。