专家系统中正向推理机的一种实现方法

在分析目前常用的几种专家系统开发环境和工具的基础上，提出了一种基于线性表的正向推理机实现方法。该方法克服了传统方法对开发环境的依赖，具有适应性强、推理速度快等特点，特别适合于知识库规模较小，实时性要求较高的场合。     

弹道导弹主动段样条滤波算法

对弹道导弹主动段进行跟踪是弹道导弹主动段防御中极其重要的任务,它是制导拦截的基础。针对传统方法在弹道导弹主动段跟踪能力不足,建立了弹道导弹主动段样条滤波算法。该滤波算法首先用样条函数建立了主动段运动模型,其次在此基础上将运动状态进行了解耦,建立了状态方程,最后基于解耦模型,应用Kalman滤波进行了状态估计,并且在估计中设计了模型更新方法,使算法具有很好的机动跟踪性能。仿真实验证明,该跟踪算法估计精度高于其它算法。     

一种基于分簇的传感器网络数据查询方法

基于传感器网络的特性,根据查询与簇头节点的数据关联关系,对簇头节点的通信能量消耗和查询响应时间进行了分析,提出了一个估算模型,给出了节省能量优先和查询响应时间优先的算法.性能分析表明,该方法提高了查询效率,降低了传感器网络的能量消耗.     

基于交互式多模型的弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行主动段和自由段的运动学模型差别很大,在未准确知道导弹关机点时间先验信息前提下如何对弹道导弹主动段到自由段进行连续跟踪已成为目前亟待解决的问题.针对该问题,提出了一种实时交互多模型跟踪算法,根据弹道导弹主动段和自由段不同受力情况建立相应的跟踪模型.该算法包括两个滤波器:一个为对主动段跟踪效果比较好的CA-EK...     

基于强跟踪滤波器的抗“飞点”容错滤波

由于雷达数据在获取和传输中受干扰的影响，数据融合中心接收到的雷达测量数据中常常含有“飞点”。这种测量数据中的异常数据对Kalman滤波具有较严重的不利影响。本文利用强跟踪滤波算法，构造容错策略，使之既可以充分利用正常新息(innovations)确保滤波的精度，又可以有效抑制异常新息的不利影响，从而达到对“飞点”数据的容错能力，保持目标跟踪的性能。最后，通过仿真计算验证了该算法的有效性。     

基于多代理技术的传感器管理系统

针对分布式对空监视网中混合式传感器管理结构存在的问题，提出了基于多代理技术的混合式传感器管理结构。该结构较好地克服了混合式管理结构中在融合中心存在的瓶颈问题，通过多个传感器代理、融合中心代理之间的相互协商来实现传感器任务的分配。传感器代理与传感器相结合使传感器的工作模式实现高度的自动化和模块化，便于传感器的灵活组网。     

基于雷达探测概率的目标分配算法

目标分配是提高搜索雷达工作效率的一个重要方法，本丈从目标分配的几个必需要素分析着手，提出了一个基于雷达探测概率的搜索雷达网目标分配算法，实际使用表明，利用该算法产生的结果，较好地满足实际需要。     

基于目标状态估计协方差控制的目标分配方法

针对多传感器多目标跟踪环境中目标跟踪性能与系统资源不足之间的矛盾,提出了一种基于目标状态估计协方差控制的目标分配方法.该方法根据系统对不同目标的跟踪精度要求设定各目标的期望协方差,通过期望协方差与预测协方差的差来确定目标所需的传感器组合,在此基础上实现目标对传感器的有效分配.仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种基于性能和代价的多传感器管理算法

针对多传感器环境下目标的跟踪性能和传感器使用代价之间的矛盾,提出了一种新的多传感器管理算法.该算法建立由卡尔曼滤波误差协方差矩阵的迹和传感器代价组成的目标函数,通过选择使该目标函数最小的传感器组合以实现对传感器的有效管理,可较好地解决目标的跟踪性能与传感器使用代价之间的矛盾,使得两者之间达到一个最佳的平衡.     

基于运动辐射源TOA和DOA测量的主从站无源定位与跟踪

介绍了测向测时差定位的基本原理,利用运动辐射源的TOA和DOA测量信息,采用批数据递推的扩展卡尔曼滤波算法对运动辐射源进行快速定位与跟踪,并通过典型航路的仿真对算法性能作了评估。