王凤朝
- 作品数：10 被引量：59H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：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术理学军事更多>>
- 多传感器信息融合及其新技术研究被引量：20
- 2009年
- 信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。介绍了多传感器信息融合的基本概念和融合原理,比较了信息融合技术的常用方法,并对多传感器信息融合中出现的新技术做了总结分析,最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作了进一步展望。
- 王凤朝黄树采韩朝超
- 关键词：多传感器信息融合
- 基于虚拟仪器的防空导弹自动测试仪的开发与设计
- 2006年
- 基于虚拟仪器技术的防空导弹自动化测试与故障诊断系统,采用了模块化仪器总线标准PX I.集PX I卡式仪器、程控仪器和各种先进的测试诊断技术于一体,设计了是一套具有自动性能测试和故障诊断的综合测试系统,能用于某型防空导弹中电子设备的参数测量、专向性能指标测试、功能测试及故障诊断.
- 王凤朝李刚
- 关键词：虚拟仪器PXI总线故障诊断
- 导弹驾驶仪稳定回路动态分析系统设计
- 2007年
- 为了研究导弹稳定回路的参数对导弹控制系统性能的影响,设计了导弹驾驶仪稳定回路动态分析系统。该系统以工控机为核心,将A/D板,D/A板,定时计数器板按层叠式结构组合在一起,利用了自动化测试设备的硬件设施,并采用了软硬件抗干扰措施,提高了测试分析的精度。测试结果表明该系统能很好的应用于驾驶仪稳定回路测试参数的分析,有很好的理论和应用价值。
- 王凤朝刘兴堂万少松
- 关键词：驾驶仪数据采集
- 某型防空导弹驾驶仪测试系统的设计与实现被引量：4
- 2005年
- 根据某型防空导弹自动驾驶仪的工作原理和测试原理,研制了该驾驶仪测试设备;系统以嵌入式工控机为核心,将A/D板,D/A板,I/O板按层叠式结构组合在一起,充分利用了自动化测试设备的硬件设施,增加了驾驶仪故障分析软件,即可实现导弹自动驾驶仪故障的快速准确定位,此测试仪还具有学习功能;经使用,该设备覆盖了原有设备的全部功能,且技术先进,性能优越,极大提高了部队维修保障效率。
- 王凤朝李刚马计房白云
- 关键词：自动驾驶仪工控机防空导弹
- 基于区间数熵权分析的空中目标威胁评估方法被引量：4
- 2010年
- 针对空中目标威胁评估问题,结合多目标决策问题,将区间数理论和信息熵理论相结合提出一种基于区间数熵权分析的空中目标威胁评估方法,详细给出了该方法的核心思想、评估算法.该方法克服了传统评估算法中权重主观赋值的缺陷.最后利用一个既有实例证明了该方法的有效性.
- 韩朝超黄树彩王凤朝
- 关键词：区间数
- 基于改进的二维Otsu法的图像分割法被引量：11
- 2008年
- 针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果。
- 王凤朝黄树采韩朝超
- 关键词：图像分割阈值法OTSU法二维OTSU法
- INS/GNSS组合导航的航空布撒器制导控制系统分析与设计被引量：1
- 2006年
- 利用惯导系统和GPS各自的特点,分析设计了IN S/GN SS组合导航的航空布撒器制导控制系统,并对惯导系统的误差方程进行了分析,研究结果表明,它可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度,满足航空布撒器远距离飞行时的制导精度要求。
- 何广军李刚王凤朝
- 关键词：组合导航惯性系统
- 基于神经网络的空天信息支持反导作战效能被引量：3
- 2009年
- 针对空天信息支持反导作战效能的评判问题,建立了空天信息支持反导作战效能评估指标体系和评估网络模型,提出了学习样本中定性因素的量化方法,并进行了仿真分析,仿真结果表明:此研究可为空天信息支持反导作战指挥人员提供重要的决策依据.
- 王凤朝黄树采韩朝超马志宇
- 关键词：空天信息反导神经网络
- 基于模糊证据理论的多特征目标融合检测算法被引量：15
- 2010年
- 提出了一种基于平方证据权重的模糊证据组合方法,并应用于弱小目标多特征融合检测算法中,采用了证据理论中的基本概率分配函数来描述判决结果的不确定性,首先提取检测图像的局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部差值和局部熵四个特征,然后对特征进行归一化,再对其进行模糊化并根据先验知识和测量统计的结果对目标各特征值所取空间和待识别目标假设集进行基本概率分配,接着采用自适应加权融合的方法得到目标的基本可信度,最后采用基于博弈概率分布的决策规则得到检测后的目标图像。实验结果表明,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高系统的检测性能。
- 王凤朝刘兴堂黄树采
- 关键词：红外图像处理目标检测多特征融合
- 基于超分辨ISAR成像的飞机目标SVM分类算法被引量：1
- 2009年
- 利用最大熵谱估计方法对4种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行拟合成孔径(ISAR)成像。采用了ISAR图像的几何矩、基于几何矩的不变量、形状和量化能量带4个特征,研究了支持向量机的线性和非线性算法原理,提出了基于SVM的飞机目标识别和分类算法,采用了针对多目标分类的M-ary法对飞机进行分类,选取了每个目标的40个不同数据段进行成像,通过与几种常见的BP神经网络算法和RBF神经网络算法比较分析,验证结果表明此方法达到了较好的识别效果,识别率达到97%。
- 王凤朝韩朝超黄树采
- 关键词：超分辨ISAR成像支持向量机目标识别
