无线传感网中数据融合算法的研究

无线传感网中如何降低节点能耗和提高节点传输数据的准确性是急需解决的问题。在研究无线传感网分簇路由的基础上,针对无线传感网分簇路由的源节点提出了一种双层滤波机制,仿真结果表明该数据融合方法能够提高融合数据的准确性,降低数据冗余度,具有较高的执行效率。     

数据融合室内定位的研究

通信领域中的定位是一个热点研究问题,我们可以通过一定方法对目标进行位置定位。定位领域分为室内定位和室外定位,在室内定位领域中,定位算法的优劣直接关系到定位性能。除了定位算法影响到定位性能外,数据融合也会影响到定位性能,尤其影响定位精度。针对此问题,本文对数据融合定位进行深入研究,本文主要是针对TOA和TDOA的数据融合,融合方法为最佳线性数据融合。     

光电探测多传感器数据融合方法研究

首先分析了光电探测传感器的观测特点.简要介绍了各传感器在进行数据融合时必做的重要工作--数据对准及几种数据对准方法.重点研究了具有不同传感器测量精度的光电探测系统信息加权融合概念及融合准则.给出了每种准则下的目标跟踪算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,对于具有不同测量精度的传感器,选择不同的融合准则,可更为准确地预测目标飞行轨迹,大大提高目标的跟踪效果和精度.     

大数据时代的数据融合发展研究

大数据时代的全面来临,各个领域都受到了很大的影响,为了适应大数据时代的需求,不同的领域和行业也做出了相应的调整。探讨大数据时代的数据融合发展技术,在云概念随着出现之后,云计算和大数据的融合发展成为一个非常典型的发展趋势。云计算与大数据的融合发展在对于大数据全面认知的同时,成为现有相关研究领域内的参考依据。云计算的扩展性以及大数据的基础性可以使企业通过合理的运用提升对于数据的敏感度,而且找到准客户人群,做到以人为本、服务客户的同时获取更多的利润。     

多传感器数据融合中的数据预处理技术研究

数据预处理是进行多传感器数据融合的基础,也是多传感数据无误差坐标转换的必不可少的处理过程.阐述了数据空间对准技术和时间对准技术,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果,提高了融合数据的一致性、准确性和可靠性.     

大数据背景下多维传感器数据融合过程与算法研究

在分析国内外大数据及数据融合研究现状的基础上,针对多维传感器产生的海量数据存在冗余性、割裂性、片面性,数据来源广、维度多、类型杂等特点,分析了数据融合的基本原理及基本步骤,并论述了数据融合的分类方法。在此基础上,提出基于深度置信网络（DBN）的多维传感器数据融合算法,在人工神经网络基础上,重点介绍了DBN的结构及DBN的训练过程。在每一层中,采用数据向量推断隐层,然后把这一隐层作为下一层的数据向量,从而寻找最佳权值。在设定的实验场景下,对多维传感器数据集实例进行实验。实验中分析了算法的重构误差、算法的耗时性等参数。仿真结果表明,所提出的算法具有有效性和优越性,对改进大数据环境下多维传感器数据融合算法具有借鉴意义。     

基于数据中台的多源数据融合关键技术研究

目前研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值与峰值相差较大,导致融合后的数据冲突程度过高,融合效果难以达到人们的要求。为了解决上述问题,基于数据中台研究了一种新的多源数据融合技术。对多源数据的融合层次进行划分,根据划分结果建立融合模型。应用数据中台的数据技术、治理和运营来实现数据赋能,建立有效的框架体系中心,利用数据框架体系中心分析数据资料,处理多源数据,实现数据的匹配与转换,最终表达数据的模式。实验结果表明,所研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值为0.5,融合过程中数据源相似性较高,融合效果较好。     

电子对抗情报数据融合

本文主要阐述电子对抗情报数据融合的概念和作用。文中首先简述电子对抗情报的处理过程以及情报产品在电子对抗作战中的使用，然后简要概括数据融合对电子对抗情报处理意义。随后的章节中重点对电子对抗情报及与之相关的情报进行分类，并详细描述数据融合的作用，提出电子对抗情报数据融合的组网概念。最后展望电子对抗情报数据融合处理技术的发展前景。     

基于电子海图平台的多元异构数据融合研究

随着GIS的应用深入，对空问数据的需求越采越大，空间数据的大量重复获取不仅造成了人，财力巨大的浪费，而且还带来了空间数据的二义性问题。为了解决这一问题，提出了数据融合的方法。通过对空间数据融合，可以消除空间数据模型，物体的分类分级和几何位置的精度等引起的差异，为了实现空间数据的共享，扩大空间数据使用范围，减少空间数据的维护和获取费用。在深入研究IHO“数字海图测量数据转换标准”以及ARC／INFO，MAPINFO数据模型的基础上，探讨了符合IHOS-57V3．0的电子海图数据格式的融合的电子海图数据模型、并对多元异构数据的融合提出了一种实现方法。     

单平台火控系统数据融合技术的研究

分析数据融合技术的优真性和单平台火控系统的不足，重点探讨单平台火 系统数据融合功能结构和融合算法。应用数据融合技术，不仅可以提高目标的控制和分类能力，亦可提高目标跟踪精度，从而更有效地攻击目标。     

一种基于数据融合的WSN节点部署策略

采用非均匀的方法部署节点,提出了一种基于数据融合的节点部署策略.针对节点数据采集率恒定的圆形网络场景,根据避免能量空洞以及降低数据冗余度的思想部署传感器节点,通过该策略使得网络达到次级能耗均衡.仿真结果表明该方法能够缓解能量空洞问题,延长网络生命周期.     

数据融合处理中的数据关联技术

数据关联是数据融合处理中基本的问题之一。结合工程实践,详细介绍了雷达数据融合处理中使用的多项式拟合方法,讨论了数据关联处理的一般步骤和常用的关联滤波方法。     

天地图和GoogleEarth的对比

通过对天地图和GoogleEarth的定义和功能的介绍,以孝感市邹岗镇益心村一组为例,对比天地图和GoogleEarth的功能的不同以及各自有哪些优缺点。实验表明,天地图和GoogleEarth对比,天地图虽然有它的优点,但仍需完善。     

多雷达数据融合的研究与实践

本文分析了多雷达数据融合的需求、要解决的主要问题、采用的技术。     

数据融合处理中的数据关联技术

数据关联是数据融合处理中基本的问题之一。结合工程实践，详细介绍了雷达数据融合处理中使用的多项式拟合，讨论了数据关联处理的一般步骤和常用的关联滤波方法。》     

神经网络用于传感器数据融合

本文提出了使用三个知识源，把向向传播神经网络应用于自动目标识别的数据融合，所用三个知识源为，一个提供高分辨多普勒信号特征信息的连续波用于（Ｘ波段）雷达，一个提供空中目标位置信息的监视雷达，以及从阿德莱德机场飞行时刻表得到的目标飞行固定航迹飞行时间的先验信息。     

Hough变换与数据融合

提出了一种基于Hough变换数据关联方法,这种数据关联方法既可用于各种目标跟踪算法的初始化,也可用于雷达情报数据自动处理.其主要思想是将直角坐标系下的情报点迹在Hough变换下映射到参数空间,在参数空间进行聚类,从而实现直角坐标系下按不同目标的点迹聚类,经过数据融合,最终得到目标航迹.     

实时管理约束下节点级低功耗数据融合技术

通过对工业无线传感器网络中传感数据在时间维数据特征的研究,结合网络管理实时性的要求,提出了一种实时管理约束下节点级低功耗数据融合算法.该算法能实现网关对网络的实时管理,是一种有效地进行数据优化和管理的方式.理论分析和实验表明,该算法减少了数据发送的次数,节点的功耗减少了28%,提高了网络生命周期,并节省网络通信带宽.     

多雷达数据融合中的数据预处理

多雷达数据融合的数据来自不同的雷达,在融合处理前要作相应的处理,如点迹过滤、点迹合并、野值剔除、空间对准、时间对准等等,本文就这些问题作一些讨论.