一种基于多传感器数据融合的入侵检测技术

多传感器数据融合是一个多级多侧面的加工过程,是一种新型的网络入侵检测机制,本文通过构造数学模型,设置影响网络检测的有效参数,通过不同检测方法进行了实验验证和性能分析,该数据融合技术能较大程度提高入侵检测系统的有效性和准确性,作为一种入侵检测技术具有较强的实用价值。     

基于神经网络的压力传感器数据融合

针对压力传感器在实际应用中受多个非目标参量的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量有关，提出了应用神经网络技术对多传感器数据进行融合以消除非目标参量对传感器输出的影响；研究结果表明，利用神经网络实现多传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的。     

基于单片机的数字微加速度计静态测试平台设计

设计了一种新型的PWM数字微加速度计自动测试平台。该技术基于AT89S52单片机,适用于重力场条件下PWM数字输出的加速度计的快速测试。系统脱离了计算机的辅助计算和控制,利用单片机自动控制测试过程,并独立完成数据的拟合计算,极大地简化了测试系统,并利用此平台完成了ADXL202E数字加速度计静态模型的辨识任务,标定了加速度计的标度因数和零偏2个重要的性能指标。该测试平台测试精度优于2mgn。     

基于多传感器数据融合的转向参数测量仪设计

针对目前场（厂）内机动车方向盘转向参数测量仪装夹机构复杂、测量结果误差大的问题，提出一种基于多传感器技术的转向参数测量仪方法。通过加速度传感器、地磁计对陀螺仪角速度进行补偿，采用四元数融合算法对9轴MEMS传感器采样数据进行融合，修正因方向盘倾角对转向角测量结果的影响。通过设计转向参数测量仪硬件平台验证算法的可行性，实验结果表明融合算法能够提高转向角的精度。     

基于参数估计的多传感器数据融合

探讨具有随机扰动的环境中同一特征的不同传感器测量值的融合问题，并在理论上给出了基于参数估计的多传感器融合算法，分析了正态分布数据的融合计算公式，并提出以数据探讨技术中的分布图方法来获得一致的传感器数据，从而提高了算法的鲁棒性。     

基于ANN方式的超声波传感器数据融合

采用ＡＮＮ（人工神经网络）数据融合方式,对两个超声波采集的数据进行融合,来解决超声波射线开放角度问题,从而达到对被测物体影像比较精确的认识。实验显示效果良好。     

基于神经网络的压力传感器数据融合

针对压力传感器在实际应用中受多个非目标参量的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量有关,提出了应用神经网络技术对多传感器数据进行融合以消除非目标参量对传感器输出的影响;研究结果表明,利用神经网络实现多传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的.     

基于LabVIEW的加速度计模型参数辨识模块设计

加速度计的模型参数辨识对研究加速度计动态特性具有重要作用.针对加速度计动态特性测试系统中加速度计模型参数辨识模块的设计,利用LabVIEW图形化编程的特点,以最小二乘原理为基础,通过对加速度计频域响应函数的拟合实现了加速度计模型参数的辨识,并构建了可视化软面板.实验测试表明:所设计模块能够实现加速度计模型参数辨识,有较高的参数辨识精度,并具有良好的人机交互,所辨识出的模型能够描述加速度计的动态特性.     

车载GPS组合测速系统数据融合算法研究

设计并建立了车载GPS/加速度计组合测速系统联合Kalman滤波数学模型.提出了一种自适应联合Kalman滤波方法及其算法,运用随机线性离散系统Kalman滤波和非线性离散系统扩展Kalman滤波等技术进行数据的更新滤波.理论分析和半物理仿真结果表明,该数据融合算法在测量精度、可靠性、适应性、实时性等方面大大提高了该组合测速系统的性能.     

基于神经融合算法的水电厂压力引水系统的辨识

提出一种用于水轮机调速系统的辨识算法,该算法应用前馈神经网络对分布式嵌入传感器采集到的动态数据进行融合处理,融合中心输出仿真系统模型的关键参数.计算机模拟实验表明,该算法较传统的基于理想条件下的仿真方案具有明显的优势.     

基于融合模型的高精度倾角测量系统设计

针对现有倾角测量在宽范围内误差大的问题,提出了一种基于融合模型的高精度倾角测量系统设计方案,首先通过测量误差机理分析建立双MEMS加速度计的融合模型,再拟定标定方案确定模型相关参数,最后对硬、软件进行设计,可实现0~360°内角度的高精度测量。经高精度转台对比实验验证,该设计系统具有功耗低、宽测量范围内精度高等优点,能够实现在宽范围（0~360°）的高精度测量,且测量精度达到±0.05°。     

基于平稳小波变换的图像融合算法

针对IHS（intensity,hue．saturation）融合算法的光谱畸变和正交小波变换融合算法的方块效应问题,提出了一种基于平稳小波变换的图像融合算法,并且探讨了在图像处理中应用灰色系统理论的可行性和有效性。该算法结合IHS变换,对于图像平稳小波分解的高频分量利用灰色关联分析准确、有效地检测出有用的边缘信息,并在确定融合权值时,给予不同的重视程度。实验表明,本文算法能够克服正交小波变换在图像融合中出现的方块效应问题,在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,又由于新算法引入灰色关联分析进行像素分类,具有良好的抗噪性和可控边缘信息量等优点,使算法灵活、有效,进一步改善了融合图像的质量。     

基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别

提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法,该方法首先利用奇异值分解方法,求出脸像矩阵的奇异值航奇异值向量,分别利用所求得的奇异值向量作为特征矢量进行脸像同基于奇异值和重建误差的鉴别结果,此结果以隶属度函数方式表示,将上述鉴别结果用ＬＯＧＩＳＴＩＣ回归方法进行融合,得出更为准确的脸像鉴别结果,该方法克服了“小样本”效应并引入 负样本学习过程,提高了正确鉴别率,利用ＯＲＬ人脸数据库进行实验,实     

一种多传感器数据融合模型的研究

针对地面目标多传感器数据融合的问题,建立了多源多目标异时数据融合模型.首先利用抛物插值法进行时间配准,使其状态信息都在统一的时间点上,采用最近邻域法进行当前目标和已有目标的关联,最后用加权法对不同传感器的数据进行融合.仿真实验验证了模型的有效性.     

基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别

特征提取是机械状态识别的重要内容.分析了机械振动信号的频谱特征,将二维信息谱熵作为机械状态的特征指标,应用到轴承的状态监测,直观地辨别出正常和故障两种状态.进一步将二维谱熵作为支持向量机(SVM)分类器的输入量,结果表明SVM具有良好的分类能力和计算效率,可以满足在线监测的要求.     

基于多元数据融合和层次分析的评估模型

为解决现有主机安全扫描项不全,定量评估不足的问题,将定性和定量分析用于主机评估,提出基于多元数据融合和层次分析的评估模型。采用专家打分方法构造两两比较判断矩阵,结合一致性校验,从11个方面36项全面扫描并评估系统。应用于FoundLight主机安全评估系统中的结果表明,该系统功能齐全、性能稳定、操作简便。     

基于多元数据融合和层次分析的评估模型

为解决现有主机安全扫描项不全,定量评估不足的问题,将定性和定量分析用于主机评估,提出基于多元数据融合和层次分析的评估模型。采用专家打分方法构造两两比较判断矩阵,结合一致性校验,从11个方面36项全面扫描并评估系统。应用于FoundLight主机安全评估系统中的结果表明,该系统功能齐全、性能稳定、操作简便。     

QAR数据的数据融合算法

分析了QAR数据中影响飞机性能衰减的主要因素,采用自适应加权数据融合算法和扩展卡尔曼滤波算法对相关性能参数进行了状态参量的估计,并验证了自适应加权融合算法在外界环境影响较小时的便捷性和外界环境影响过大时的局限性.引入扩展卡尔曼滤波算法,加入高斯噪声的计算,提高了状态估计值的精确度,为航空公司改善飞机运行提供了参考.     

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。