孙炜
- 作品数：9 被引量：31H指数：4
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术自然科学总论电子电信更多>>
- 最大隶属度在多传感器信息融合航迹相关中的应用被引量：4
- 2008年
- 针对采用多传感器航迹相关在某试飞指控系统中的应用,提出了一种基于最大隶属度原则的航迹相关融合算法,并引入意见一致性理论。该算法利用在推理结论的模糊集合中取隶属度最大的元素即可作为输出量,因而在无需对实际系统作任何改进的情况下,可获得较好的航迹相关效果。结合试飞指控系统给出了应用该方法的具体步骤和实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。
- 孙炜白剑林雷英杰李涛
- 关键词：信息融合多传感器航迹相关
- 机载雷达多机编队试飞指挥引导自动化方法研究被引量：3
- 2007年
- 针对战斗机雷达目标编队传统的人工指挥引导速度慢、精度差、效率低,现有试飞手段满足不了新一代战斗机机载雷达试飞目标编队大场次多批、多路、多层次指挥、引导和决策需求的问题,介绍了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导的基本全向引导法等方法、主要功能设置和模块体系结构,建立了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导实现模型,并在地面雷达和GPS试飞指挥引导自动化系统研制中得到实现和验证。
- 白剑林吕辉孙炜李涛赵福昌
- 一种空中目标航迹的灰色预测方法被引量：10
- 2009年
- 针对防空作战中空中目标航迹预测的问题,提出了一种基于灰色理论的空中目标航迹预测方法。该方法通过建立等维新息残差修正GM预测模型,实现了航迹的实时在线预测,从而提高了预测精度。通过实例计算表明:在数据有限的情况下,该模型用于航迹预测效果明显。
- 孙炜白剑林
- 关键词：防空作战目标航迹灰色预测
- 模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用被引量：5
- 2009年
- 多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一。在某试飞指控系统中,为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题。系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法。仿真计算结果表明,该模型和方法具有方法简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值。
- 张平定孙炜白剑林吕辉
- 关键词：目标识别指控系统
- 基于MAS的防空态势感知多传感器管理体系结构研究被引量：1
- 2008年
- 针对防空态势感知信息网络的传感器管理问题,提出了基于多智能体系统(MAS)的多传感器管理体系结构。结合防空态势感知传感器管理的特点,深入分析了传感器代理的结构模型和体系结构Agent的构造以及协作行为。对于防空战场资源的优化配置,发挥防空体系的整体效能,提供了一条有效的途径,能够满足实现防空作战信息网络传感器资源优化的实时性和准确性要求。
- 白剑林张刚张平定孙炜
- 关键词：多传感器管理多智能体系统体系结构
- 一种基于小波变换的航迹关联算法被引量：5
- 2008年
- 多传感器的航迹关联问题是多传感器数据融合理论研究中关键的难题之一,针对传统基于统计理论的航迹关联算法的错漏关联和没有考虑到目标航迹的走势等问题,通过在原来航迹关联方法的基础上,结合目标航迹的整体走势,利用小波去噪的功能,提出了一种新的航迹关联方法,通过与传统的航迹关联方法相比较和工程验证,证明了该算法的有效性。
- 孙炜白剑林吕辉
- 关键词：信息融合小波变换航迹关联多传感器
- 基于信息增益和目标威胁度的多传感器管理优化模型
- 2008年
- 针对信息化防空作战的多传感器资源管理优化问题,分析了防空作战传感器管理,提出了基于信息增益和目标威胁度的多传感器管理优化模型。该模型通过计算传感器对目标的信息熵,获得每个传感器对每个目标最大的信息增益,以此作为代价函数,考虑目标的威胁度,利用线性规划思想进行多传感器对多目标的优化分配,实例分析表明该模型的有效合理性。
- 白剑林孙炜
- 关键词：防空作战多传感器管理信息增益
- 一种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法被引量：3
- 2010年
- 针对异步航迹融合问题,提出了一种基于伪点迹异步序贯航迹融合算法,伪点迹由局部估计结果重构形成,从而无需对局部估计间的相关误差进行处理。同时,对重构的异步伪量测数据情况采用序贯处理方式,这种串行合并式数据处理过程,不但避免了对异步数据进行时间校正的麻烦,反而利用了异步数据增加了多传感器系统的总体数据率,提高了多传感器系统对目标的跟踪精度。并用仿真结果证明了该算法的有效性。
- 孙炜吕辉白剑林
- 关键词：航迹融合异步序贯
- 一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法被引量：1
- 2010年
- 针对多目标跟踪系统中的数据关联问题,提出一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法(FJPDA)。该算法将改进的FCM聚类方法引入JPDA算法中,避免了对联合事件的概率计算,也避免了对确认矩阵拆分造成的计算量组合爆炸现象,实现了量测与航迹的关联,继而实现对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的复杂度和实时性得到了明显的改善。
- 孙炜吕辉白剑林
- 关键词：目标跟踪数据关联模糊聚类
