基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

一种改进的分布递阶无线传感器网络信息融合算法

信息融合技术是一个多学科高度集成的热点研究领域,目前针对煤矿井下环境监测系统的安全隐患问题,提出了一种基于无线传感器网络的分布递阶卡尔曼滤波信息融合算法,其中下层源节点采用改进卡尔曼滤波算法,上层汇聚节点采用方差自适应的加权信息融合算法,该算法能有效降低无线传感器网络能耗和网络信息冲突,实现信号重构.仿真结果表明,该算法具有很高的可靠性和信息融合精度,有较好的工程实用价值.     

多传感器信息融合基本原理及应用

全面系统地阐述了多传感器信息融合技术的信息融合理论、模型、算法和应用，并对目前信息融合在机器人、故障诊断、图像处理等领域的应用现状进行了剖析。信息融合技术虽然发展迅速。但由于信息融合技术理论尚待完善，在融合算法、融合模型以及关联的二义性等方面还存在问题。信息融合理论在多传感器分布检测、异类多传感器融合以及建立信息融合数据库和知识库等方面将有进一步发展。     

基于D-S证据理论的信息融合算法

针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。     

基于粒子滤波和检测信息的多传感器融合跟踪

从概率角度审视低检测率、低信噪比下的多传感器融合算法.首先建立传感器检测概率模型，然后计算传感器检测响应、量测信息的融合似然度，在贝叶斯框架下建立一种非线性目标基于粒子滤波器的多传感器多源信息融合算法，该算法融合了传感器的量测信息和检测响应，提高了跟踪精度蒙特卡洛仿真结果表明了算法的有效性.     

带反馈信息的多传感器航迹融合算法

基于分布式多传感器航迹融合系统,采用序贯处理的方法,研究了相关条件下带反馈信息的多传感器航迹融合问题.以估计误差方差阵迹最小准则导出了相应的融合算法,并进行了仿真分析.仿真结果表明带反馈信息的多传感器航迹融合算法的可行性和有效性,同时也表明带反馈的融合算法比不带反馈的融合算法具有更高的跟踪精度.     

基于PCNN和指数型模糊加权熵的医学图像融合

为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。     

多传感器信息融合概述及其应用

多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念,对信息融合的算法进行了概述,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合算法,最后对多传感器融合技术的研究动向进行了展望。     

基于三峡库区水环境监测的WSN信息融合算法

由于三峡库区水环境监测无线传感器网络的信息量大,为了减小数据传输的能量开销,构建了一种新的无线传感器网络信息融合模型,采用了一种结合基于最小二乘原理的加权和关系矩阵的分布式信息融合算法,分析了该信息融合算法的基本原理和实现方法。实验结果表明:该分布式信息融合算法能有效去除冗余信息,提高了数据的准确度,降低了节点数传的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期,降低了系统成本。     

一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合的观测似然函数,将两种信息融合在一起,使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权,实现了信息间的优势互补。实验结果表明,该算法鲁棒性较高,明显提高了跟踪精度。     

多传感器信息融合技术

文章通过对多传感器信息融合技术近年来国内外研究成果的总结,阐述了信息融合的基本概念,包括定义、融合模型、融合方法、应用领域,并对目前信息融合在智能机器人、故障诊断等领域的应用现状进行了剖析;信息融合技术虽然发展迅速,但尚待完善,在理论框架、融合模型、融合算法、关联二义性等方面还存在问题,最后指出了信息融合的研究方向,使读者能够全面地了解和掌握信息融合技术,并为其实际应用这一技术打下坚实的理论基础.     

多传感器信息融合技术

系统地介绍了多传感器信息融合技术的理论、模型和应用,并对多传感器信息融合的几种主要算法进行了全面的阐述和归纳,指出了信息融合研究中存在的主要问题,最后对信息融合技术的未来研究方向进行了展望。     

多特征融合的教育资源标签生成算法

利用标签的形式简单有效地对教育资源进行准确描述,对互联网中杂乱、庞大的教育资源进行高效分类,能使用户便捷地浏览和获取教育资源信息并提高教育资源的利用率。自然语言处理中生成文本标签的方法有很多种,但特征描述不全面,因此需要研究多特征融合的标签生成方法。本文结合中文文本的特点,在TextRank算法基础上,加入TF-IDF权重和位置信息权重,考虑词语在语料库中的信息及在文章中的位置信息,生成包括语料库信息和位置信息的标签,形成多特征融合的标签生成算法。测试结果及分析表明,多特征融合后的标签生成算法最高F值为0.571,其平均值为0.34,优于常用的TextRank算法和TF-IDF算法,有效提高了教育资源标签质量,有利于教育资源更好的利用和管理。     

基于蚁群算法的多传感器图像融合方法

为了使融合后的多传感器图像获得更多的光谱信息、提高清晰度、降低数据冗余度,提出了一种基于蚁群算法的多传感器图像融合方法.对低分辨率图像上的蚁群以相位一致性作为启发信息,高分辨率图像中的蚁群以梯度强度作为启发信息,两个蚁群通过共享的信息素矩阵实现协作,根据信息素矩阵提取图像特征.算法采用区域能量的加权自适应融合规则确定低频系数,结合蚁群算法提取的边缘特征融合来指导高频系数融合.融合结果表明,该方法在不同分辨率上引入了多种启发信息,因而能够提取更加完整和有意义的图像特征,为多传感器图像融合提供了更智能、更细致、更全面的图像信息.     

信息融合技术发展与融合算法研究

信息融合技术是当前及未来计算机领域的一项研究重点和热点,论文介绍了信息融合技术的形成与发展,总结了信息融合的功能模型,重点介绍了各种信息融合中检测、分类和识别算法,最后对信息融合存在的问题予以了概括,对以后工作的方向给出了作者自己的看法。     

信息融合技术发展与融合算法研究

信息融合技术是当前及未来计算机领域的一项研究重点和热点,论文介绍了信息融合技术的形成与发展,总结了信息融合的功能模型,重点介绍了各种信息融合中检测、分类和识别算法,最后对信息融合存在的问题予以了概括,对以后工作的方向给出了作者自己的看法.     

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》     

多分辨率金字塔算法的遥感影像融合对比分析

采用拉普拉斯、对比度、梯度以及形态学4种金字塔分解算法,以区域特征选择为融合规则对IKONOS多光谱和全色波段影像进行融合,从空间信息和光谱特征两个方面对融合结果进行对比分析,探讨各种算法的遥感影像融合效果。实验结果表明:基于形态学金字塔算法影像融合的空间信息增强和光谱特征保留效果最好;Laplacian算法次之;对比度和梯度算法效果最差。