信息网络融合普遍接入机制设计

通过对信息网络融合普遍接入的背景进行分析,提出拍卖是实现社会福利最大化的有效手段,并对拍卖机制进行设计,发现其既可以解决规制者与被规制企业之间信息不对称这一最大障碍,也可以有效的促进信息网络融合时代运营市场的发展.     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

一种空战C4KISR仿真系统

导弹制导技术和信息融合技术是C4KISR的关键技术.对导弹半实物仿真系统和C4KISR中的信息融合进行了探讨,提出了一种基于半实物仿真系统和信息融合的空战C4KISR仿真系统框架,将其分成地面指控平台、组网雷达、预警机、战斗机群和导弹等几个子系统,并对其各功能模块进行了详细地研究.仿真初步验证了框架的可行性.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

信息物理融合系统中恶意软件传播与分岔控制策略

针对恶意软件在信息物理融合系统中传播机理难以描述的问题,利用非线性动力学理论构建其传播动力学模型,并基于稳定性理论和Hopf分岔定理对该模型的复杂动力学行为进行分析.为了控制恶意软件传播所引发的Hopf分岔,根据分岔控制理论设计了一类结合参数调节法与状态反馈法的混合分岔控制策略,并深入研究控制参数对Hopf分岔点位置及极限环幅值的影响.数值仿真结果表明所设计的混合分岔控制策略不仅能够提前或推迟Hopf分岔点,而且可以改变极限环幅值大小,使信息物理融合系统产生预期的动力学行为,实现控制目的,从而有效降低恶意软件的危害.     

多光谱和全色图像融合适用的超复数主元加权方法

提出了一种适用于多光谱与全色图像融合的超复数主元加权方法.该方法首先对全色图像的每个像素值进行矢量化,然后对由RGB表示的多光谱图像和矢量化的全色图像分别用超复数矩阵进行表示,该表示方法考虑了由RGB表示多光谱图像的矢量性,从而避免了IHS和PCA融合方法由于忽视多光谱图像的矢量性而导致的色彩失真.通过对超复数矩阵表示的全色图像和多光谱图像分别进行超复数奇异值分解,分别获得了这两个超复数矩阵的超复数奇异值,并对得到的奇异值进行主元分析,提出了用最大特征值对应的特征向量作为权值进行加权图像融合的方法.分析和仿真的结果表明:提出的方法不存在人眼可见的光谱畸变.而用各种现有图像融合评估方法的评估结果也表明:提出的方法优于IHS、PCA和小波变换等融合方法.     

基于模糊信息融合的燃压机组定量HAZOP分析

针对传统计算机辅助HAZOP分析中定量信息的丢失现象以及多危险源系统安全决策的困难,提出了基于模糊信息融合的HAZOP建模与推理方法.构建了系统HAZOP有向图知识模型,针对模型中不同属性的节点分别采用相应的模糊定量化处理方法;同时基于D-S证据理论,利用危险传播路径上相关节点之间的定量偏差信息进行模糊融合推理,给出系统存在的危险原因与后果, 以及各自的融合信度,为系统安全决策提供依据.利用该方法对"涩-宁-兰'管线压气站燃压机组的运行状态进行模糊信息融合HAZOP分析,最终给出了系统各危险原因与后果的融合信度及排序,采取有效的安全措施避免事故发生. 与传统HAZOP分析进行比对,工程应用结果证明了该方法能解决传统HAZOP定性分析的局限性与不确定性难题;当系统存在多危险源时, 增强了系统安全决策的合理性.     

基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

基于区间灰关联度的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种新的不确定性融合方法.该方法定义区间灰关联系数,通过熵权得到各目标类型的灰关联度,给出目标识别算法.克服了属性权重选取的主观性,提高目标识别结果的可信度,计算简单,易于计算机上实现.仿真实例验证了算法的有效性和实用性.