基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法

针对当前多无源传感器数据关联算法构造关联代价时,未考虑位置估计不确定性所引入的误差,提出一种基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法；首先通过量测与伪量测概率密度函数之间的瑞利熵构建关联代价函数,以准确描述两个相似的概率密度函数之间差异,然后通过具体实验测试本文算法的有效性和优越性；实验结果表明,相对于当前经典的数据关联算法,文章算法提高了数据关联的正确率和速度,具有更高的实际应用价值。     

基于瑞利熵的多无源传感器数据关联算法

针对当前多无源传感器数据关联算法构造关联代价时,未考虑位置估计不确定性所引入的误差,提出一种基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法。首先通过量测与伪量测概率密度函数之间的瑞利熵构建关联代价函数,以准确描述两个相似的概率密度函数之间差异,然后通过具体实验测试本文算法的有效性和优越性。实验结果表明,相对于当前经典的数据关联算法,本文算法提高了数据关联的正确率和速度,具有更高的实际应用价值。     

多传感器单目标位置融合算法

本文提出了一种多传感器单目标空间位置融合处理算法,利用该算法可以获取飞行目标的最佳运动轨迹.经模拟计算,表明该算法是对飞行目标测量数据进行融合处理的一种较为理想的方法.     

模糊聚类信息融合算法在异构多传感器网络中的应用

在多传感器协同探测的应用背景下,提出将模糊聚类算法应用于多传感器网络的数据融合方向,解决异构多传感器网络由于各传感器探测信息粒度、时空不同而造成的航迹分裂和航迹冗余现象;通过仿真结果表明,该算法可以减少传统统计学方法错关联、漏关联的概率,对于复杂运动轨迹的机动目标(交叉航路目标)能够很好地进行多传感器测量数据的聚类,正确地进行测量数据的关联和融合,并进一步在通用航空监视管理系统的工程应用中加以验证;该算法在通用航空监管、物联网、协同探测信息系统方向均有广泛的应用空间。     

基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法

针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题,将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络,以更好地对多目标状态信息进行融合估计;首先,建立簇-树型无线传感器网络模型,并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述;然后,根据目标与节点之间的距离设置观测阈值,当传感器节点测量值小于观测阈值时,概率假设密度滤波器将实时对该组测量数据进行处理,从而实现传感器网络对目标状态的联合检测与跟踪;仿真结果表明,在无线传感器网络的多目标跟踪应用中,该算法比粒子滤波算法具有更高的跟踪效率和精度。     

基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法,该方法运用混沌序列和并行遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通信时隙等参数,对资源分配方式进行跨层整体优化.在多目标无线传感器网络环境下,将本文方法与传统的随机分配方法、动态规划方法、T-MAC协议及S-MAC协议等资源分配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,本文提出的混沌并行遗传算法具有通信时延小,目标检测成功率高等优点,在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性. 关键词： 无线传感器网络 无线资源管理 Henon映射 并行遗传算法     

改进的对向传播网络及其在多传感器目标识别中的应用

针对多传感器数据融合和目标识别的特点,提出了改进的对向传播网络(MCPN),并与Dempster-Shafer(D-S)证据推理相结合,实现了决策层数据融合目标识别.文中利用仿真数据对所提出的网络训练算法和融合结构进行了实验研究.结果表明:改进后的对向传播网络识别性能优于传统的对向传播网络(CPN),融合后的目标识别率较单传感器明显提高.最后,将该方法应用于前视红外(FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统对算法和融合结构进行验证,结果表明文中提出的方法是可行的.     

基于多传感器的三维目标位姿测量方法

提出了一种基于多传感器的三维目标位姿测量方法,该方法利用多传感器技术,充分发挥深度相机和高分辨率电荷耦合器件(CCD)相机各自的优势,提高了测量的稳健性和效率。利用物体与其固定平面之间的关系,在点云中粗略定位出目标区域,通过预先标定信息将目标区域转换至灰度图像空间。在灰度图像中,利用线段检测器(LSD)算法外加特征约束,筛选出4条目标直线,利用透视4点(P4P)算法求解出目标的六维位姿。实验验证了该算法的有效性,其测量效率远优于经典模板匹配方法。     

基于目标识别的多传感器图像信息融合技术

本文针对目标识别问题，论述了多传感器目标属性融合技术。包括目标属性融合概念、原理、处理结构、算法及应用举例。指出了多传感器目标属性融合中存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势     

基于声矢量传感器的分布式定位系统在水下宽带声源定位中的应用

提出了基于声矢量传感器的分布式浮标网络定位系统,研究了不同应用背景下单个声矢量传感器的测向算法,推导了目标DOA估计的Cramer-Rao界,给出了分层海水介质中多个声矢量传感器的几何定位算法。数值仿真结果表明:(1)系统的定位性能强烈依赖于接收信噪比;(2)该系统适用于单一强声源的定位。     

基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提高了标定精度。     

Theoretical and experimental studies on coupler based fiber optic displacement sensor with concave mirror

A new fiber optic displacement sensor (FODS) is proposed and demonstrated using a multimode fiber coupler as a sensor probe and a concave mirror as a reflective target. A mathematical model is also developed to investigate the performance of proposed FODS at various coupling ratio, fiber diameter, and surrounding media. Three slopes are obtained for the displacement response where the third slope starts at a displacement position of twice the focal length. The numerical results show that higher performance is attained at lower coupler ratio of 50:50 or smaller core diameter. The results also show that the proposed FODS has a potential application in liquid and gas chemical sensors. The experimental performances are also investigated for the proposed sensor where it is observed that the second peak of the displacement curve is located at exactly two times of the focal length or 20 mm.     

矢量水听器线阵和弧线阵抗左右舷模糊性能分析

针对线阵声纳左右舷模糊问题,建立了基于矢量水听器直线阵 和 两种信息处理模式以及标量水听器弧线阵不同布阵方式的抗左右舷模糊性能数学模型,分析了不同布阵方式以及不同信息处理模式的抗左右舷模糊性能,并进行了仿真计算。分析和仿真结果表明,矢量水听器直线阵和标量水听器弧线阵在分辨左右舷性能和观察范围上各有优势。矢量水听器直线阵虽然可分辨左右舷且在作用距离上具有优势,但由于在一定扇面内分辨左右舷是依靠声纳方位历程图的明暗差异,在多目标情况下易造成声纳观察上的干扰;具有一定弧心角的标量水听器弧线阵,可以在更宽的扇面内具有抗左右舷模糊能力,但其以减小观察范围作为代价。     

Photoassociation reaction of OH molecules through reverse ladder transition

Photoassociation via reverse ladder transition controlled by two and four laser pulses is investigated using the time-dependent quantum wave packet method. The calculated results show that the amplitudes of the pulses have an enormous effect on the target population and total yield of association. For the target state with a high energy level, the population of background states can reduce the state-selectivity. Although, the total yield of association is decreased, the four pulses can induce the population transferring to low vibrational levels, and the state-selectivity of the target state is high.     

基于裸光纤探头的双点光子多普勒测速系统

全光纤光子多普勒速度测量(PDV)系统是一种新型的激光测速系统,可广泛用于冲击波、爆轰波以及其他短时高速运动物体的速度测量。多点测量可以获得靶面不同位置的速度,以测量靶面的形变。为提高测量的空间分辨率,提出使用裸光纤束为PDV系统的探头,并在实验上实现了空间分辨率为375μm的双点速度测量。裸光纤探头的间距较小,一个探头的测量结果可能受到另一个探头反射光的干扰。理论和实验的研究结果表明,当靶面各点速度相同时,测量结果不受干扰光的影响;当各点速度不同时,其测速误差不但与两被测点的速度差有关,还与传感光和干扰光的光强和相位有关。     

纳秒激光在铜靶材中诱导冲击波的实验研究

基于聚偏二氟乙烯压电传感器, 对铜靶材中纳秒激光脉冲诱导的冲击波传播过程进行了实验研究, 给出了铜靶材内冲击压强随激光脉冲能量和靶材厚度的变化规律. 实验结果表明: 500 mJ激光脉冲能量作用到2 mm厚的铜靶材产生的冲击压强达到2.1 MPa; 激光脉冲能量从200 mJ 增加到500 mJ, 在铜靶材厚度为2和4 mm条件下, 冲击压强分别增加了162%和231%; 而当铜靶材厚度从2 mm增加到6 mm时, 在400和500 mJ激光脉冲能量作用下, 铜靶材内冲击压强分别降低了32%和49%.     

基于光纤光栅的一体式靶式流量传感技术

针对以往液压系统检测中存在的特点,如结构杂、体积大、精度低,设计了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的一体式靶式流量传感器。分析了FBG及靶式流量传感原理,设计出一种组成紧凑、便于密封以及拆装的一体式靶片,将放在流体里的靶片受到的与流速成相关变化的冲击力变为FBG波长的漂移,双FBG对称分布,分别放在悬臂梁两表面中轴线处,这种差动形式可以很好地增加灵敏度,并且可以解决应变和温度的交叉敏感现象。通过FLUENT分析了流体形式,结果显示这种结构给流体造成的影响比一般结构小。实验测试过程中,双FBG中心波长总变化数值和放置于靶片的质量呈现出明显的线性变化,并且灵敏度为一个FBG灵敏度的双倍,可靠性以及稳定性较好。     

线性相位反演传感器与哈特曼传感器的实验研究对比

为了进一步分析线性相位反演波前传感器的性能,搭建了基于线性相位反演测量方法的波前传感器的实验装置.针对各种波前随机像差,同时用线性相位波前传感器和哈特曼波前传感器进行测量和复原,将复原结果进行对比.分析了不同的探测分辨力和不同泽尼克复原阶数对线性相位反演传感器复原结果的影响.分析了靶面分辨力,合理的靶面大小对复原精度是有利的,肯定了线性相位反演波前传感器可以用较少的探测单元实现相似精度的测量,采样靶面像素为8 pixel×8 pixel时,误差系数仍很小.利用对随机像差片进行不同阶数的复原,线性相位反演波前传感器的复原残差的误差率基本都在0.25以下,能对前35阶像差进行比较精确的复原.     

Small moving infrared space target tracking algorithm based on probabilistic data association filter

Numerous false alarms for low signal-to-noise ratio (SNR) would seriously debase the performance for infrared low observable (LO) space target tracking. Due to the motion (i.e. azimuth, elevation and their derivative velocity), amplitude and size of infrared target are almost invariable and highly correlative, a multi-feature association approach based on probabilistic data association (PDA) is presented to track target in this paper. Firstly, the motion, amplitude and size of target are modeled as stationary random signal afforded Gaussian distribution. The probability of motion, amplitude and size of measurement originated as the target of interest is then estimated by Gaussian distribution, and that of false alarm is distributed uniformly. Subsequently, the combined probability of motion, amplitude and size is derived by PDA, and their weight coefficients are estimated adaptively according to their fluctuations. Finally, the relevant parameters including combination measurement are predicted and updated. Some experiments are included and the results show that the performance of target tracking by the proposed approach is significantly enhanced.