基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

基于大气传输模型的动态目标红外成像仿真

在建立目标热模型的基础上,考虑了红外辐射的大气吸收模型,进而提出了在动态目标红外仿真中大气透率的计算方法。利用计算机实现了汽车的三维造型,汽车表面红外辐射的计算大,气衰减量的计算,得到了经过大气衰减的红外模拟热像。     

基于可编程GPU的红外场景仿真实现

针对以前红外仿真方法细节差、实时性不高等技术难点,提出了一种新的红外物理模型实现方法。该方法将物理信息与物体的几何模型顶点绑定,提高了对红外场景的描述细节。该方法对物理模型的计算在CPU与GPU之间进行了分配,充分利用了可编程GPU的强大运算能力,有效提高了红外场景生成的实时性。讨论了几种典型探测器效应的添加方法。使用仿真图像来说明所提出方法的有效性,同时分析了该方法的优缺点。     

基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置

对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。     

基于FLUENT对涡街流量传感器流场仿真及特性研究

运用FLUENT数值仿真软件成功的模拟出流体流经涡街流量传感器时所产生的卡门涡街现象.通过将仿真得到的涡街脱落频率与实验结果比较,两者之间的最大误差不超过10%,表明了FLUENT用于涡街流量传感器流场仿真,进而对传感器进行改进和优化的可行性.基于仿真结果与实验的比较,利用FLUENT数值仿真得到了目前最常用的梯形旋涡发生体后的最佳取压位置为距发生体尾部2.8倍的截流面宽度处,并将梯形发生体与T形发生体进行了对比研究,研究表明T形发生体产生的旋涡信号要优于梯形发生体.     

基于自抗扰控制器的永磁同步电机速度估计

利用自抗扰控制器理论,提出了一种新颖的永磁同步电动机无位置传感器矢量控制系统的转速估计方法。将转速和d轴电流对转矩电流环的耦合作用以及转动惯量的变化看作转矩电流环的扰动量,由自抗扰控制器将其观测出来并加以补偿,从而估计出电机实际转速。仿真表明在0r/min到1500r/min的调速范围内,本方法都能将转速准确地估计出来,并且对负载和转动惯量的变化具有很强的鲁棒性,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。     

红外传感器自身效应仿真研究

在实验室里采用硬件闭环方式测试和评估红外导引头信息处理机需要实时、高逼真度的红外光电仿真技术。为了在硬件闭环仿真中更真实有效的评估导引头信息处理机算法的性能，必须在硬件闭环仿真中增加红外传感器效应自身仿真的环节。通过对红外传感器自身效应的仿真方法和需要实现的关键功能进行分析，确定了仿真功能流程。充分考虑到多种处理要求，设计了一种基于FPGA＋DSP的硬件实现方式。最后通过实验结果验证了设计方法的有效性。     

多媒体传感器网络中服务感知的业务调度算法

作为传感器网络的高级形式，多媒体传感器网络在环境监控、安全监控以及医疗保健等诸多应用领域发挥重要作用。首先介绍一种提供区分服务的分簇传感器网络体系结构，进而提出一种服务感知的业务调度策略，使用非抢占的优先扳排队模型保障两类服务对时延的要求，以提供满足监控应用需求的QoS。理论分析和仿真试验证明了方法的有效性。较之其它典型方法，方法更适用于可提供区分服务的多媒体传感器网络。     

一种舰载指控系统情报处理性能仿真测试评估方法

介绍了一种在实验室环境下,通过模拟各类情报信息输入驱动舰载指控系统,完成系统情报处理性能仿真测试评估的方法。描述了评估系统的组成以及工作原理,重点介绍了传感器仿真模型和指控系统情报处理性能指标的评估模型。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。