基于多源信息融合的空中运动目标定位技术

针对试验中如何测量飞机上某相对运动构件的空间三维坐标的问题,提出了基于飞机惯导数据方法和基于机载视频图像方法。基于飞机惯导数据方法利用经纬仪跟踪飞机上相对运动构件,获取它的方位角A和俯仰角E,并利用飞机的轨迹数据与惯导数据得到运动构件的轨迹,该方法适用于飞机进近段运动构件的轨迹测量;基于机载视频图像方法同样利用光电经纬仪跟踪相对运动构件获取A与E,并综合机载相机视频数据计算出运动构件的轨迹,它适用于飞机道面段运动构件的轨迹测量;最后,提出了一种新的数据融合方法解决了轨迹的平滑问题,实际飞行试验表明了该方法的实用性和有效性。     

基于图的多源数据融合框架研究

在给定的任务中分析各种数据时,目前大多数研究只针对单源数据进行分析,缺乏应用于多源数据的方法.但如今数据日益丰富,因此提出一种多源数据融合框架,用于融合多种网络平台数据.同一平台数据中包含文本与各种属性,同时不同平台的数据在内容与形式方面也存在很大差异.然而现有的网络信息挖掘方法大多仅使用同一平台中的部分数据进行分析,忽略了不同平台的数据之间存在的相互作用.因此文中提出一种数据融合框架,一方面,能基于图的强大表示能力融合同一平台不同类型的特征,从而提升单个平台的任务性能;另一方面能够利用不同平台的数据特征,使其相互补充,从而提升多个平台的任务性能.文中讨论的融合数据类型包括文本、时间、作者信息,这些特征涉及连续特征、离散特征以及非结构化特征.所提框架在事件分类任务上提升了 F1值,验证了提出的多源数据框架的有效性.     

神经网络多源数据融合磨机料位检测

针对火电厂磨煤机储煤量难与直接精准测量,造成磨机长期处于保守工况运行,制粉系统能耗损失巨大,效率低下的现实问题,,提出了基于神经网络多传感器信息融合的磨机料位智能软测量方法,仿真实验的数据融合结果表明了该方法的可行性和有效性,为进一步开展制粉系统的优化控制奠定了基础.     

一种基于多源数据融合的文物三维建模方法

针对基于单一数据源对建筑物进行三维模型时,建模质量、精度、完整性具有一定的局限性使得后期修模耗时、耗力、效率低下等问题,以昆明市某文物建筑为研究对象,基于多源数据融合技术,提出一种基于计算机视觉理论中的基本原理进行多源坐标系的统一、基于主成分分析进行初始点云配准的方法,进而提出一种融合多种数据源对文物建筑进行精密三维建模的方法,并比较该方法与单一数据源建模方法的优劣。实验结果证明基于多源数据融合进行三维建模的方法,使各种古建筑三维建模技术优缺互补,规避了使用单一激光点云而无法满足古建筑顶部及局部细节三维建模的问题,使建模数据采集的手段多样化。     

一种三维数据融合中旋转台角度测量方法

为了降低成本，在简易设备上实现多视点下三维数据的融合，文中提出了一种简单易行的工作台旋转角度测量方法。人们知道消影点v反向投影成方向为d的射线，消影点口仅依赖于该射线的方向d，而与空间点的具体位置无关。所以可以通过计算消影点来求解工作台的旋转角度。该方法具有较高的计算精度，对系统的要求低，易于实现。把该方法应用于结构光的三维重构中，实验结果表明计算精度能满足三维数据融合的要求。     

一种三维数据融合中旋转台角度测量方法

为了降低成本,在简易设备上实现多视点下三维数据的融合,文中提出了一种简单易行的工作台旋转角度测量方法。人们知道消影点v反向投影成方向为d的射线,消影点v仅依赖于该射线的方向d,而与空间点的具体位置无关。所以可以通过计算消影点来求解工作台的旋转角度。该方法具有较高的计算精度,对系统的要求低,易于实现。把该方法应用于结构光的三维重构中,实验结果表明计算精度能满足三维数据融合的要求。     

基于神经网络技术的流量测量方法研究

流体的流量直接反应设备的运行状况,在现代化的工业生产中,连续准确地监视流体的流量对于设备的安全、经济运行至关重要。鉴于流量测量的复杂性,将神经网络数据融合技术应用于流量测量,研究提高流量测量精度的方法。在此研究基础上,针对差压式流量测量的特点,设计出了基于神经网络数据融合技术的流量测量模型。     

基于余弦基网络的弹载捷联惯导系统研究

捷联惯导系统是精确制导弹药中的一种高精度自主导航系统;针对目前弹载捷联惯性导航系统中陀螺仪精度不够理想的问题,建立了MEMS陀螺随机漂移信号的数学模型,并运用基于余弦基函数神经网络的数据融合技术对采集到的陀螺仪信号进行处理;实验结果表明,基于余弦基函数神经网络的数据融合技术可以有效地提高捷联惯导系统中MEMS陀螺信号处理的精度,融合后的信号精度平均提高38.45%。     

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。》     

基于D-S理论的多源水质监测数据融合处理

该文简要地论述了基于D-S理论的多传感器数据融合算法及融合结果的目标判定原则,并以水质监测数据为研究对象,对长江口区域水质状况进行评估实验,比较了融合前后的实验结果,分析存在的问题及相应的解决办法,论证了D-S理论用于水质监测数据融合处理的可行性。     

基于相关匹配的结构光测量数据的融合方法

针对结构光三维测量中利用旋转平台进行数据融合提出了一种基于相关匹配的结构光测量数据的融合方法,利用相关物面进行匹配求出旋转平台的旋转角度,利用这个角度就可以实现对测量结果的三维数据融合。实验表明,该方法可行有效,可以达到较高的精度。     

基于城市信息单元的多源时空数据融合框架

建设智慧城市可有效提升城市治理与运行能力、打破城市发展困境。为探索如何基于物理-数字空间交融中的时空大数据提供面向城市管理的智能服务,该文在解析多源、多维、异构时空大数据语义关系的基础上,提出多源时空大数据透明融合框架。为实现这一目标,该文进一步提出“城市信息单元”的概念作为构建物理-数字空间交融的数据组织基础,首先,对多源、多维、异构时空大数据进行主动汇集、语义解析,完成地理知识时空构建,依据唯一数据编码,将数据信息映射至城市信息单元;然后,建立数据匹配模型和关联模型,搭建数据透明融合框架,结合多源异构数据要素匹配技术,构建时空数据透明融合规则库;最后,在众多融合方法的支持下,实现城市实体与时空多源时空数据的透明融合。借助城市信息单元与数据编码,实现城市实体与时空大数据动态融合方法体系,进而为用户提供智能化信息服务。     

基于页面标签的Web结构化数据抽取

本文研究了从dataintensive类型的web页面中提取结构化数据的问题,提出了基于页面标签的数据抽取算法。该算法先根据标签的显示位置及其大小判断不同标签元素之间的嵌套关系,并构造简化的HTML树Sim-HTree,有效地减少了识别数据记录的时间。在此基础上,提出子串匹配调整算法,对数据记录进行识别,标识数据项。实验表明,该算法是有效的。     

基于ARM的多陀螺融合算法仿真研究

为最大限度地提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性和量测精度,提出在捷联惯性测量组合中采用多惯性仪表(陀螺仪、加速度计)进行冗余配置,利用多传感器数据融合算法对冗余量测数据进行处理的组合方案,并在以ARM为核心构建的嵌入式系统仿真平台上对这些数据融合算法进行了仿真试验;仿真结果表明:冗余技术能够有效提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性,同时利用多传感器数据融合技术可以明显提高导弹捷联惯性测量组合的精度.     

基于不确定性度量信息融合的团队一致法研究

给出一种新的信息融合方法--基于不确定性度量的团队一致法.这个方法是基于一个迭代的团队不确定性度量函数,它能使团队成员达到一致;该方法用于融合从多个图象传感器得到的对同一个目标的关于目标类别不确定性信息,与其它方法相比该方法有效而简单.在多图象目标识别中有着广泛的应用.还给出了确定权值系数的一般方法.把这种方法用于一个现成的实例,得到的结果和多数结合算子的结果一致.     

基于纹理分析的多源信息融合方法研究

基于二元树复数小波变换的优良性能,结合遗传算法及证据理论,对图像纹理特征进行分析处理.首先利用DT CWT的移动不变性、良好的方向选择性、完备的重构性、有限的与尺度无关的冗余度以及很高的计算效率等特点提取丰富的图像纹理特征；然后应用遗传算法的寻优能力对纹理特征进行约简；最后采用基于证据理论的数据融合方法实现多源信息融合目标识别.物体非损伤性评价实验表明该算法具有很好的识别效果.     

大型枢纽机场多源业务数据与空间数据融合方法研究

机场GIS（Geographic Information System）是机场信息化建设重要内容和前沿领域。机场的业务数据与空间数据的融合是机场GIS系统的核心问题。本文从机场实际情况出发,首先归纳了航空器、人员、货物、车辆四大业务实体的需求,其次介绍了机场数据与空间基础地理信息融合的基本理论和方法,最后重点阐述了大型枢纽机场多源业务数据与空间数据融合的方法,并进行了总结。     

基于多传感融合的路面机动目标跟踪

Maneuvering targets tracking is a fundamental task in intelligent vehicle research. This paper focuses on the problem of fusion between radar and image sensors in targets tracking. In order to improve positioning accuracy and narrow down the image working area, a novel method that integrates radar filter with image intensity is proposed to establish an adaptive vision window. A weighted Hausdorff distance is introduced to define the functional relationship between image and model projection, and a modified simulated annealing algorithm is used to find optimum orientation parameter. Furthermore, the global state is estimated, which refers to the distributed data fusion algorithm. Experiment results show that our method is accurate.     

基于分布式BLUE的多雷达数据融合方法

针对线性系统与非线性观测的混合跟踪融合问题,推导目标匀加速运动时的三维最佳线性无偏估计(BLUE)滤波器,给出基于分布式BLUE滤波的多雷达数据融合方法.由各单元雷达对直角坐标系下的目标状态进行BLUE估计,对多部雷达的目标状态在融合中心进行融合估计,采用位置、速度均方根误差和平均归一化估计误差平方作为融合性能评价标准.仿真结果表明,与基于NC的去偏转换状态融合方法和基于MMC的无偏转换状态融合方法相比,该方法对于过程噪声和测量噪声的变化不敏感,比基于NC和MMC的方法具有更小的位置和速度均方根误差,即使在大误差的情况下,仍然具有较高的融合精度和可靠性.