多尺度贝叶斯数据重整方法

结合贝叶斯数据重整方法与多尺度数据重整方法的特点，提出一种能够有效进行数据重整的新方法．仿真结果表明：该方法在保证数据的真实性和多尺度信息的前提下能良好地平滑数据，其去噪特性优越于单纯的多尺度数据重整、贝叶斯数据重整．     

改进的多传感器多目标量测数据关联算法

提出融合多传感器测量对目标位置进行估计的广义概率数据关联(MSPE-GPDA)算法. 首先对所有可能的多元量测组合进行预关联检验,通过检验的有效多元量测组合所对应的目标位置进行最优估计;根据广义概率数据关联算法计算通过预关联检验的各有效量测组合与目标航迹间的关联概率,并用来计算目标的更新状态. 与顺序处理的多传感器广义概率数据关联算法和利用多传感器量测进行目标位置估计的联合概率数据关联算法相比,MSPE-GPDA算法集中了最优估计和有效信息复用两方面的优点. 理论分析与仿真实验结果均验证了所提算法的有效性.     

多传感器时间对准方法的研究

分析了多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点，在此基础上提出了利用曲线拟合的方法进行时间对准的算法，该方法可以将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上，以便进行特征提取与数据融合。与现有算法相比较，该算法计算简单，速度快，提高了融合效率。     

遥感数据和多源地学数据的融合研究

随着遥感和地面勘探技术的发展,用于矿产和石油等资源调查的信息源和信息种类越来越多,多源数据的融合可以弥补单一信息源的不足,减少地质解释的多解性。因此,多源数据融合技术成为勘探学界研究的热点和难点。本文对遥感数据的地学应用、多源数据融合概念、流程、融合方法及评价方法进行分析和讨论,认为图像处理技术可以使遥感数据进一步揭示隐伏信息,同时图像融合技术对于解决多源数据融合的问题具有较大的应用前景。     

改进的多目标多传感器数据融合相关算法

数据融合是利用计算机对数据进行一定处理，得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程，详细讨论了对目标的跟踪算法，此算法不仅对多目标，而且对新出现目标和机动目标均能进行识别和跟踪。     

一类多速率系统的多尺度最优设计

将现代采样控制理论与信号的多尺度分析技术相结合,在多尺度框架下研究多速率数据采样控制系统的最优设计问题,提出可依据不同的需求建立或设计针对控制系统的精模型与粗模型(即多尺度模型)的新思想.首先是对提升后的反馈信号进行多尺度预处理,建立多尺度框架下提升系统的状态空间模型;最后基于广义H2范数论证系统在完全信息条件下所设计出的最优控制器与已有文献给出的最优控制器在性能上的等价性.     

PB中多表动态数据的获取及按要求显示

本文以我校数学计划实施表为例阐述了用PB进行MIS系统开发过程中如何借助“虚表”对不规则表格数据进行处理的方法。     

高校数据仓库多层架构设计与ETL实现

为了充分利用高校各业务系统积累的大量数据,设计了5层数据仓库的系统架构,运用数据抽取、转换和加载(ETL)工具,把分散在学校不同业务系统的数据资源进行分类和整合,可以提供个人数据中心的集中展示、数据下载等服务;利用联机分析等工具进行数据展现,可以为学校领导提供决策支持.     

多源数据辅助遥感影像发布研究

根据遥感影像的特点。分析了传统的遥感影像发布问题，研究和探讨了目前网络模式下应用多源数据辅助遥感影像发布的可行性和必要性；文中指出，管理应用GIS、元数据等多源数据辅助遥感影像发布，从而提高了服务器工作和客户端数据索引的效率。