贸易口岸数据融合系统设计

贸易口岸统一收费系统是口岸重要业务系统,涉及众多机构和业务系统间的数据融合。为本文针对贸易口岸业务需求,阐述了数据融合系统的架构设计和融合功能功能设计,分析了融合的技术问题,并阐述了基于实时和批量相结合的技术实现方案。     

数据融合的方法及应用研究

介绍了数据融合的定义、融合层次、融合方法及其应用领域，特别是在军事上，机器人控制及图像处理上的应用。在此基础上，分析了数据融合的研究热点及发展趋势。数据融合技术是一种用途广泛的数字信号及信息处理方法，它通过对大量的数据进行处理提纯，得到一组直观有效的数据，为进一步处理和判断控制提供精确的数据依据。     

数据融合技术在环境监测领域的应用

在省级环境监测系统中随着时间的累积有大量数据,并且监测数据种类繁多,不同环境指标的描述信息也有很大差别,同时监测数据又是每分每秒不断增加的,这样就增加了数据的复杂性.而数据融合技术则是大数据技术中处理数据的一种方式,可以将来自多传感器的数据通过数据转换、数据相关和融合计算过程,对数据处理、分析并进行态势分析.同时利用到了大数据ETL技术、MapReduce处理,使用D-S证据推理算法进行融合推理,这样就可以增加数据的相关性,降低数据的规模.     

一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法

融合-真实航迹匹配是实现融合性能评估前的一项必须工作.尽管真实航迹的值已经知道,但由于传感器和目标行为引起的偏差,融合航迹与真实航迹的匹配问题依然具有较大难度.论文提出了一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法.本文首先建立了匹配问题的模型,然后将匹配问题转化为一个优化模型,并通过设计相应模型的进化求解算法来解决该问题.最终,采用了一个由两部军用雷达探测得到的复杂战情来检测本文算法的正确性,结果表明论文提出算法在大多数情况下具有高的可靠性.     

信息融合在遥感图像识别中的应用

利用新发展起来的交叉科学－信息融合理论和方法改善多光谱遥感图象的处理和识别的精度是一个很好的途径。针对遥感识别的要求,提出了数据融合与图象分析结合的处理模式。并着重讨论了扩展统计融合法的理论和方法在遥感图像中目标识别中的应用,实验表明该方法是有效的,获得了较经典方法更好的结果。     

矢量数据中水印系统的设计与实现

给出了一种在矢量数据中水印方案的设计与实现。利用了统计分类和双重水印的思想,将实际水印的相关信息和嵌入方法作为特殊信息嵌入到数据的更重要位,而实际水印则嵌入到次重要位。试验表明,该方法可以抵抗一定程度的数据增减和失真攻击,以及数据融合。     

无线传感器网络含有缺失数据的数据融合研究

针对含有缺失数据的无线传感器网络数据融合问题,提出了一种简单易行的二次数据融合算法(TFA)。考虑到感知数据的时—空相关性,对缺失数据进行线性插值插补和回归分析插补,对插补结果利用线性组合融合算法进行融合。综合考虑各节点的信息,利用自适应加权融合算法进行融合。实验结果表明,该算法在含有缺失数据的前提下,能够以较低的计算开销和较高的估计精度实现数据融合。     

基于最小二乘法的冗余信息数据融合算法实现

为了有效融合多传感器冗余系统量测信息,使状态的估计值更接近于状态的真实值,实现高精度和高可靠性的状态估计,采取了基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权的最小二乘算法和自学习加权最小二乘算法,分别对多传感器实测数据进行融合处理,融合后数据的方差大幅度降低,估计精度显著提高。并与传统的最小二乘算法进行了仿真对比,结果表明,这3种方法较最小二乘算法融合精度更高,其中,自学习加权的最小二乘融合算法既考虑了历史数据的作用,又考虑了环境噪声和新的采样值的影响,增强了对噪声检测的敏感性,估计效果较好。     

传感器信息融合技术在过程控制中的运用研究

本文根据工业过程控制的特点提出了多传感器信息融合与控制相结合的结构，以解决测量声干扰下参数估计问题，研究了信息融合的基本方法及其在工业窑炉控制中的运用，结果证明控制效果比单一传感器有明显的改善。     

基于信息融合算法的管道泄漏检测技术研究

基于目前已经在石油输送管道中应用的SCADA系统，将信息融合技术应用于管道泄漏检测系统中；该方法应用管道泄漏时的多种特征信号，采用最优加权融合算法将多元信息综合处理，扩展了时间和空间上的检测范围，提高了泄漏检测系统的灵敏度和可靠性。在实验室用水泵和不锈钢管道组成的水循环系统进行了模拟实验，通过对比验证了信息融合检漏方法比单一检漏方法具有明显的优越性。     

基于多传感器信息融合的控制系统研究

本文研究了多传感器组合系统的智能化数据融合方法。从数据处理算法、故障检测和系统可靠性等方面探讨了基于多传感器的控制系统,并提出了一种实用的数据处理算法和故障检测算法。     

多传感器融合综述

对智能机器人领域的多传感器融合的研究现状进行了讨论。首先，对该领域研究中的一些问题进行了概述，包括信息描述空间、数据关联与时间同步、验前信息和融合结构等，然后把已有的融合方法分类成概率统计方法和人工智能方法进行重点介绍。最后，强调了融合结构在多传感器融合研究中的作用，并且对多传感器融合的未来研究作了进一步的展望。     

遗传算法在多传感器多目标的静态数据关联中的应用

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。而常见的关联算法要么计算量大，要么实际运用中效果不理想。本文提出了利用遗传算法来解决无杂波和漏检情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题。     

面向数据融合的多粒度数据溯源方法

随着数据量的增加、数据间的关联和交叉,需要通过数据融合来实现数据的价值最大化.然而,由于数据融合过程复杂,为清晰解释数据融合过程,建立数据融合的回溯机制十分必要.虽然对数据溯源的研究很多,但大多是面向查询和工作流的溯源研究,而面向数据融合的溯源研究很少.文中面向数据融合溯源展开研究,提出了一种支持多粒度数据溯源的方法....     

P2P网络数据通信优化算法研究与仿真

研究P2P网络中差异数据的通信问题,提高网络差异数据通信的效率.针对传统的P2P对等网络数据通信中,数据的类型不能保证一致,一旦数据之间差异较大,并且数量很大的时候,会导致数据发生冲突、溢出、造成数据坏死,数据通信的效率不高的问题.为此提出一种基于海量差异数据通信的纠错融合算法,当p2p网络中通信海量数据发生冲突造成错误的时候,运用纠错融合方法,保证数据的融合性达到最大,保证数据的顺利通信.实验证明,利用纠错融合方法能够大幅提高海量数据通信的效率,取得了满意的结果.     

基于数据融合的遥感图象处理技术

简要地回顾了数据融合技术产生，发展的必然性，以及学者们提出的几种相关定义；尽可能详细地分析了数据融合的框架结构。包括像素层，特征层和决策层三层数据融合，并重点分析了各个数据融合层中的融合方法，以及这些方法在遥感图象处理中的应用，由于数据融合与遥感图象分类，目标检测，变化检测，目标识别的密切相关性，还对数据融合与这些应用的结合作了一定的分析。最后给出了结论和展望。     

要素空间方法与全源信息融合技术基础

本文介绍了基于要素空间的全源信息融合技术，并指出了缺乏对跟踪系统的动态控制 是使用贝叶斯算法的一个主要障碍，描述了应用模糊理论和要素空间方法的全源信息融合系统原理与性能；提未年信息融合系统应与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ相连，实现知识共享。     

分布式多传感器决策系统融合律的等价类

在任何融合律定后最优传感器律能求得的假设下,我们分析了导致融合律之间等价性和优越性的条件,应用如上结果,欲获全局最优的系统性能,我们可以划分所有可能的融合律为若干等价类和比较某些等价类之间的性能,于是有价值的融合律等价类数目将大大减少,而且上面的分析并不依赖于观测数据的统计性质和优化系统性能的目标。