基于证据理论的信息融合故障诊断方法

从证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,建立了多故障特征信息融合诊断框架,并提出一种符合故障诊断特点的基本可信度分配构造方法。该方法把诊断对象看作一个信息系统,运行过程中不断产生各种信息,并将信息加工成故障特征,通过特定的诊断决策规则,得出诊断结论。给出了一个多故障信息进行故障诊断的实例,结果表明该方法能够有效的提高诊断可信度,减小诊断的不确定性。     

一种基于机载航电的信息融合仿真系统

信息融合是现代机载航空电子系统的关键技术之一。对此作了探讨，提出一种基于机载航电的信息融合仿真系统框架，进一步提出并详细分析了其中的信息融合功能模型。该系统采用集中式结构，包含信息采集、跟踪、识别、态势评估与威胁估计、传感器管理等功能。仿真初步验证了框架的可行性。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

MRTD和高阶FDTD算法的数值色散特性的分析

时域多分辨分析（MRTD）算法和高阶时域有限差分法（HO-FDTD）是目前解决电大尺寸电磁结构仿真的有效手段。导出了基于Daubechies小波尺度函数的MRTD算法和HO-FDTD算法的通用差分公式和数值色散方程，并详细讨论了空间步长、时间步长以及电磁波传播方向对二者数值色散误差的影响。结果证明，MRTD算法与HO-FDTD算法非常相似，但HO-FDTD算法的数值色散特性优干具有相同展开项个数的MRTD算法。     

基于LMI的多传感器H∞融合滤波器设计

在实际多传感器数据融合系统中,往往过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限。此时一些在已知精确系统模型与噪声统计特性情况下保持优良融合性能的方法,不仅无法保持良好性能,甚至会出现崩溃情况。H∞融合滤波方法可以有效地解决此类多传感器融合系统的滤波问题,但存在求解困难问题。基于LMI给出并证明了H∞融合滤波器的解,给出了数值仿真实例。结果表明提出的方法可以解决过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限情况下的多传感器数据融合问题。     

染料敏化纳米TiO2薄膜太阳能电池中的电荷复合

染料敏化纳米二氧化钛太阳能电池的研究已经成为国内外研究的热点,目前研究工作的焦点主要集中在如何提高电池薄膜对光的吸收、加快电子在回路中的传输和如何降低电荷复合.本文对染料敏化纳米二氧化钛太阳能电池中电荷复合的最新研究进展进行了评述,较详尽地介绍了有关电荷复合的研究技术、主要途径、机制以及目前抑制电荷复合的主要方法.     

植物原生质体培养与融合的研究进展

对原生质体的分离、培养、融合及植株再生方面进行了简要的论述.并根据对有关文献的分析,讨论了原生质体研究中存在的问题及今后的发展趋势,指出植物原生质体的游离、培养和融合技术在近20多年来得到了迅速的发展,今后在进一步加强原生质体培养基础理论研究的同时,重点放在利用原生质体融合技术进行遗传性状的改良,以获得优良性状的个体并通过无性途径固定下来.     

泉州市洛江新城城市功能分区规划中的概念设计

在阐述了泉州洛江新城发展背景和目标的基础上,根据规划新城区城市功能以产品配送、居住休闲为主的原则,结合自然山水特点,设计了以产业轴和滨江生活轴为代表的用地功能布局、富有地方特色的城市景观、流畅的交通网络,进而强调了城市新区概念规划应关注新老城区之间及新区内部的功能协调,并注重自然山水和文化底蕴相融合,以达到区域经济稳步增长、生活居住环境日益改善的效果.     

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。