随机集理论在数据融合中的应用研究

数据融合研究的重点是建立一个具有严格数学基础的框架体系，随机集理论是解决这一问题的有效方法。在介绍随机集理论基本原理的基础上，阐述了数据融合系统中使用较多的证据理论、模糊逻辑和条件事件代数理论的随机集表示，使随机集理论能有效地处理数据融合系统中的不确定性、模糊性、经验性数据。     

基于随机集理论的多源信息统一表示与建模方法

 由于信息形式的多样性及其特征的复杂性,使得对不确定、未知性、非精确和不完全等类型信息的表示和建模都要通过相应的方法完成,由于方法的不统一,从而很难实现对异类信息的融合.所以,能否找到一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,最终实现融合成为信息融合中的关键问题.众多研究者经过多年的探索发现,随机集理论有望解决这个难题.本文首先对各种多源信息进行分类,并介绍几种常用的表示和建模方法及其适用范围;随后引入随机集理论的基本概念和性质,综合论述该理论与已有方法之间的相互转化关系,并进一步论证用随机集统一表示和建模多源信息的可能性;最后,介绍随机集理论在信息融合中的应用并指出未来的发展方向.     

红外与可见光图像深度学习融合方法综述

红外与可见光图像融合技术充分利用不同传感器的优势,在融合图像中保留了原图像的互补信息以及冗余信息,提高了图像质量。近些年,随着深度学习方法的发展,许多研究者开始将该方法引入图像融合领域,并取得了丰硕的成果。根据不同的融合框架对基于深度学习的红外与可见光图像融合方法进行归类、分析、总结,并综述常用的评价指标以及数据集。另外,选择了一些不同类别且具有代表性的算法模型对不同场景图像进行融合,利用评价指标对比分析各算法的优缺点。最后,对基于深度学习的红外与可见光图像融合技术研究方向进行展望,总结红外与可见光融合技术,为未来研究工作奠定基础。     

战场侦察监视信息融合体系结构研究

在多传感器信息融合的体系结构框架研究方面,借鉴典型的信息系统体系结构框架研究成果的基础上,采用系统工程方法和成熟的体系结构框架描述工具,对战场侦察监视多传感器信息融合系统的作战视图、系统视图和技术视图3个方面进行了研究。通过对多传感器信息融合的湾系结构框架需求分析、功能定义、流程分解、信息交换等的研究,提出了满足战场侦察监视作战需要的信息融合体系结构框架,为下一步研究奠定基础。     

基于模糊故障特征信息的随机集度量信息融合诊断方法

该文给出一种基于模糊故障特征信息随机集度量的信息融合诊断方法。针对信号采集与故障特征提取中的模糊性,首先用模糊隶属度函数分别表示故障档案库中的多种故障样板模式和从不同传感器观测中提取的多类故障特征亦即待检模式,进而基于模糊集的随机集模型,得到样板模式与待检模式的匹配度,即基本概率指派函数(BPA)。然后利用Dempster-Shafer证据组合规则对BPA进行融合,给出诊断结果。该文给出的待检模式是从多个连续观测中提取的,与原有的由单个观测确定待检模式的方式相比,文中提出的特征提取及匹配方法,同时考虑了样板模式和待检模式所具有的模糊性,能够显著降低融合决策中的不确定性,大大提高故障识别的能力。最后通过电机转子故障诊断实例验证方法的有效性。     

欠发达地区主流媒体的媒介融合现状分析

2014年被称为“中国媒体融合发展元年”,当前媒体融合发展已经到了关键节点,媒体融合发展已到了向纵深推进的关键阶段。但从学术层面来讲,指导我国进行媒介融合的相关理论框架大多是从西方的理论体系中汲取,国内研究也主要集中于对西方媒介融合理论和经验的探讨研究,但因为西方和我国文化背景的差异,探索我国媒介发展融合的理论至关重要。从实务层面来讲,现如今传统媒体与新兴媒体的融合呈现出蓬勃发展的趋势,对于传统媒体和新兴媒体如何进行更好的融合,业界尚无统一的定论和成熟的可供参考的模式。媒体融合发展继续向前推进,面对其“指导理论缺失”和“实践路径迷失”的情况,开展媒体融合的相关研究是迫切的。     

融合媒体云平台密码应用研究

随着信息化的高速发展,网络安全形势愈加严峻,融合媒体云平台面临的安全威胁日益凸显,其安全与否关系到融合媒体是否能快速健康发展。密码技术可以实现信息的机密性、完整性、真实性和不可否认性保护,是网络安全的核心支撑技术。本文分析了融合媒体云平台密码应用需求,提出了密码应用技术框架及产品部署思路。     

基于信息通信融合的电力业务模型研究

一直以来,电力通信专业与信息专业之间都呈现独立发展的态势,各种拥有相对独立的业务范围、技术框架和管理模式.然而,随着智能电网和信息技术的发展,其对电力业务发展提出了信息通信融合的要求,以此促使电力企业更好地发展.信息通信融合不是简单的信息和通信整合,而是一种更加系统、完善和开发的业务模式.本文通过对电力业务发展现状的分析,提出基于信息通信融合的电力业务构建方法,旨在实现信息通信资源的统一调度、管理,以此满足智能电网和信息技术对信息通信融合的需求.     

通信技术与计算机技术融合探析

当今,科学技术的飞速发展,信息时代的全球化,使人们的生活产生了翻天覆地的变化,这个时代,人们对信息和科技的依赖性越来越强,信息的交换需求越来越迫切,技术与技术间的交叉与融合越来越频繁,尤其是通信技术与计算机技术的融合在诸多领域都取得了不凡的成果.本文分别阐述了通信技术和计算机技术的基本内容,分析了二者融合的优势所在,针对通信技术与计算机技术的融合做了重点探析,希望促进通信技术与计算机技术的融合和发展.     

基于Python的基础地理信息DLG融合与检查方法

传统基础地理信息DLG融合更新采用人工处理的方式,工作效率低且易出错,为了实现稳定高效且准确地进行基础地理信息DLG融合和检查的目的,文章研究梳理了DLG融合检查相关技术,基于Python设计开发了基础地理信息DLG融合与检查程序,实现了道路、水系、居民地、植被等融合的批量处理,同时针对基础地理信息DLG融合成果提供了一系列的质量检查功能,程序操作简便。通过相关数据验证,程序能够极大地提高作业效率和成果质量。     

一种基于深度学习的多源异构数据融合方法

在大数据背景下,结合深度学习,讨论了多源异构影像数据融合问题,在数据融合的基本架构基础上,构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合的深度学习模型,将深度学习技术运用到多源异构数据信息提取与挖掘。     

多域一体化作战下的多源异类信息融合研究概述

针对多域一体化作战下的多源异类信息融合面对的新挑战、发展的新趋势及待突破的关键技术进行综述.首先从多源异类信息融合的架构、信息的差异性、处理过程及参数的适应性等方面出发分析了多域一体化作战下多源异类信息融合面对的挑战;其次针对以上挑战总结了多源异类信息融合耦合化、多源化、智能化和一体化的发展趋势;最后结合以上发展趋势梳理出了四项多源异类信息融合的关键技术.     

基于FISST的多源异类信息配准算法

针对超高速、超强机动等特定目标的探测和跟踪问题,雷达等传统传感器的量测值少,难于获得有效的探测跟踪,还需要人工情报、专家库信息等异类信息,对于这些信息的配准融合处理尚无有效方法.基于有限集合统计学（FISST）理论,在对几种异类信息进行统一表示并给出相应的滤波处理方法基础上,提出了焦点目标的匹配概率（匹配度）作为异类信息配准指标,并采用卡尔曼证据滤波方法进行计算.最后给出了仿真实例,验证了方法的有效性和可行性.     

一种快速DSmT-DS近似推理融合方法

该文对Dempster-Shafer(DS)理论以及Dezert-Smarandache理论(DSmT)进行了深入研究,为了能够在仅需较低计算复杂度的前提下得到更加精确的融合结果,提出一种新的快速DSmT-DS近似推理融合方法。该方法针对超幂集空间仅单子焦元具有信度赋值的情况,将超幂集空间拆分映射成元素为各单子焦元和其补集的二元集合的新的超幂集空间,并求出每个补集的信度赋值;再运用Dezert-Smarandache框架中的第5条比例冲突分配规则(DSmT+PCR5)在新的超幂集空间的二元集合子空间下对多证据源进行融合,得到各单子焦元的融合结果;然后通过归一化处理求得各单子焦元的信度赋值。通过理论分析得出该文方法的融合结果是介于Dezert-Smarandache框架中的第5条比例冲突分配规则(DSmT+PCR5)及Dempster-Shafer(DS)框架下的 Dempster 组合规则之间。该文方法在需要较低计算复杂度的前提下,可以得到优于Dempster组合规则的近似融合结果。最后通过多个角度与已有方法进行对比,验证了该文方法的优越性。     

RANDOM SETS： A UNIFIED FRAMEWORK FOR MULTISOURCE INFORMATION FUSION

The more diverse the ways and means of information acquisition are, the more complex and various the types of information are. The qualities of available information are usually uncertain, vague, im-precise, incomplete, and so on. However, the information is modeled and fused traditionally in particular, name some of the known theories: evidential, fuzzy sets, possibilistic, rough sets or conditional events, etc. For several years, researchers have explored the unification of theories enabling the fusion of multisource information and have finally considered random set theory as a powerful mathematical tool. This paper at-tempts to overall review the close relationships between random set theory and other theories, and introduce recent research results which present how different types of information can be dealt with in this unified framework. Finally, some possible future directions are discussed.     

多源图像直线提取算法

针对多源图像的特征提取问题,提出了一种融合多源图像边缘信息的直线提取算法,通过在特征提取过程中融合多源图像的信息,把边缘的相位信息作为融合要素,采用多种融合规则组合多源图像中的不同特性,从而可以提取出仅利用单一图像不能获得的直线特征。     

基于改进的PHD粒子滤波的多目标跟踪技术

有限集统计学（FISST）理论将任意时刻目标状态的集合视为多目标集值状态,而相应的传感器观测值集合被视为多目标集值观测。通过随机有限集建模并利用集合的微积分运算可推导出最优多目标贝叶斯滤波器。然而由于涉及集合微积分运算,最优多目标贝叶斯滤波器的运算量极大。概率假设密度（PHD）滤波器是最优多目标贝叶斯滤波器的一阶矩近似,可以实现在关联不确定、目标数目未知或变化情况下的多目标状态估计。相比于最优多目标跟踪技术,基于PHD滤波器的多目标跟踪技术的运算复杂度得到了有效的降低,更易于工程应用。但在密集杂波背景下PHD滤波器的粒子实现方法仍然存在运算复杂度过高的问题。本文针对密集杂波的情形,提出一种有效的杂波滤除方法,在不影响滤波性能的情况下,降低了运算复杂度,提高了滤波效率。      

多模态特征融合的网络安全态势评估

针对网络安全监测设备信息来源单一以及预警质量较低等问题,文中提出了融合多种数据来源的网络安全态势评估方法。通过引入Endsley模型和Agent理论,构建了网络安全态势的NSSA框架。利用径向基神经网络的思想,通过消除多余噪声与无关信号实现多源异构数据的融合,从而提出具有多模态特征融合的网络安全态势评估方法。MATLAB仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,文中提出的网络安全态势评估方法具有更好的学习能力和泛化能力。     

多扩展目标跟踪中基于多特征优化的传感器控制方法

针对多扩展目标的优化跟踪问题,该文在有限集统计(FISST)理论框架下,提出一种能够综合优化多扩展目标跟踪性能的传感器控制方法。首先,该文给出加权广义最优子模式分配(WGOSPA)距离构造多扩展目标跟踪多特征估计在其统计平均周围的广义离差,进而研究提出多特征融合下的传感器控制最优决策方法,并利用序贯蒙特卡罗(SMC)技术研究传感器控制最优决策过程的数值求解方法,然后利用伽马高斯逆威沙特多伯努利(GGIW-MBer)滤波器实现所提出的传感器控制策略。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。