多传感器数据融合技术研究进展

多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向.由于单一的数据融合算法具有一定的局限性,将2种或2种以上的数据融合算法进行优势集成已逐渐成为数据融合领域的研究热点.介绍了数据级、特征级和决策级融合3种数据融合方式的主要特点、方法及应用,归纳了常用的数据融合方法,并重点阐述了几种多传感器数据融合集成算法的研究进展,简单介绍了多传感器数据融合技术的应用.     

基于多传感器的信息数据融合技术在电力系统中的应用

论述了多传感器信息数据融合技术的概念、原理、方法及当前数据融合研究中存在的主要问题;以信息融合技术为研究对象,结合电力系统的实际特点,提出多传感器信息数据融合技术在电力系统各领域应用中亟待解决的问题、解决方案及发展方向。     

气象多数据源数据融合模型研究

在总结现有数据融合技术的基础上，对目前的通用多传感器数据融合技术进行了分析。基于气象网络研究领域的多数据源融合问题，提出了气象网络中多数据源的数据融合模型及其采用的主要技术思想，为气象网络中数据信息的多样化和网络结构的异构化带来的复杂的数据融合提供了参考。     

多传感器信息融合技术在智能机器人环境感知中的研究进展及应用

多传感器信息融合技术是一种有别于经典数据处理技术的高级处理方式,主要目的是为了让智能设备在越来越复杂的工作环境中有更好的表现,使其能有更强的感知能力和操作精准度;在对传感器技术、人工智能、机器人技术、多传感器信息融合技术及常见多传感器信息融合的应用进行了系统的整理和研究后,针对目前的多传感器数据融合技术进行全面地介绍,并简要阐述多传感器信息融合的一般结构,重点分析不同融合算法的特点和优劣势,明确不同融合模型之间的差别以及对数据处理策略上的影响,充分列举现国内外发表的关于多传感器数据融合技术的重要研究及应用,并对多传感器数据融合技术的发展与展望做检验阐述,为多传感器数据融合技术研究提供重要理论依据。     

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。     

智能温湿度控制系统在配电柜体内的应用

主要研究电力系统中配电柜体内温湿度检测与自动调节,提出了基于多传感器数据检测与数据融合技术的配电柜体内温湿度采集方法。在多传感器采集数据基础上,采用分布图法去除疏失误差,同时采用Bayes后验估计理论融合的方法对采集的数据进行融合。为了更加精确地对温度进行控制,将数据融合技术和湿度变量跟传统的PID控制算法相结合。实测表明,采用这种方法可以提高温度采集的精度,同时有效地改善了由于传感器失效引起的误差、单点采集温度和PID控制的不足。     

基于Bayes估计理论的数据融合方法

本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果。具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

基于专家知识的数据融合技术研究

分析了多传感器数据融合技术的优点和存在的问题,提出了基于专家知识的数据融合方法,给出了数据融合模型,并对数据的采集、融合方法及可行性进行了分析和研究,并结合实例进行了应用说明,基于专家知识的数据融合技术不存在复杂的数学运算和一些难以确定的参量,相对简单,实用性强,可广泛应用于多传感器系统中的数据融合。     

数据融合技术综述

文章综述了多传感器数据融合的历史、发展及应用，讨论了多传感器数据融合的基本原理、相关技术及方法、存在的问题、研究方向，最后介绍了数据融合的应用领域，特别是智能机器人领域的应用。     

网络安全中多源传感器数据融合技术研究

多源传感器数据融合技术是网络安全领域的研究热点。本文提出了一种基于时间和空间的数据融合分类方法,比较分析了各种数据融合技术在分布式入侵检测系统和网络安全态势感知系统中的应用,讨论了网络安全中多源传感器数据融合技术的发展趋势。     

多传感器信息融合技术探析

多传感器信息融合是一门涉及信号处理、信息论、人工智能、模糊数学等理论的多学科交叉技术,被广泛应用于军事和民用领域。文章介绍了多传感器信息融合的概念,描述了多传感器信息融合的功能模型、主要方法和应用,并对其发展趋势进行了分析。     

多传感器信息融合及其在工业中的应用综述

介绍了多传感器信息融合的基本理论、研究现状和多传感器信息融合在工业中的应用现状。重点分析了多传感器信息融合理论、实际应用所取得的成绩和存在的问题,提出了将来研究的方向。     

多传感器多目标跟踪及航迹融合系统

多传感器数据融合能够实现信息互补以提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性,因此受到广泛关注。本文主要针对雷达和红外跟踪及航迹融合的体系结构,对目标跟踪、航迹关联和航迹融合的各个算法进行详细描述及仿真。仿真结果表明,基于雷达和红外传感器数据融合跟踪相对于单传感器的跟踪,性能有所提高。     

多传感器自适应加权融合算法及其应用研究

多传感器数据融合可以获得比单一传感器更多、更准确的信息,本文提出了一种多传感器自适应加权融合算法,该算法无需传感器测量数据的任何先验知识,利用传感器所提供的测量数据,即可融合出总方差最小的数据融合值,仿真和应用实例均表明该算法的有效性。     

多小波基多尺度多传感器数据融合

多传感器数据融合技术已经被广泛应用在多个领域,小波多尺度分解对数据的分析具有独特的优点,小波基的选择对数据融合结果也起着关键的作用.提出一种新的基于多个小波基的数据融合算法,先对含有噪声的传感器信号进行多个不同小波基的多尺度分解,然后对相同小波基分解的信号在多尺度上实施加权数据融合算法,之后进行不同小波基的逆变换得到的重构信号,最后将基于不同小波基的重构信号做最终的融合.实验结果表明:数据融合技术可以从多个方面多个层面以及多种融合原则来考虑,从而融合众多的因素得到最优的结果.     

模糊数据融合算法在煤矿安全系统中的应用

采用多传感器对煤矿井内的温度和通风量进行监测,基于模糊系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合检测方法,将多个传感器所获取的信息模糊化,经过融合中心的合成运算和决策规则,获取矿井温度和通风量状态的精确估计。     

移动机器人多传感器信息融合技术述评

多传感器信息融合技术是目前移动机器人领域的研究热点。详细阐述了多传感器信息融合技术在移动机器人领域中的应用与研究进展,尤其对多传感器信息融合实现方法进行了深入的探讨。指明了移动机器人领域中多传感器信息融合技术未来的发展方向。     

雷达与红外传感器数据关联及融合算法研究

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一,而主动雷达、红外传感器的数据融合问题是研究的热点。由于主动雷达发射电磁波容易暴露,红外传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,采用主动雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪有利于充分地发挥红外、雷达2种传感器的互补性,使其相得益彰。基于卡尔曼滤波的预测、修正的思想,提出了一种新的融合算法,仿真结果和实验表明:利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果。