多传感器信息融合专家系统方法

本文探讨了地面战场侦察多传感器系统(GMSDS)的专家系统方法。阐述了以自动化知识为基础的多传感器信息融合专家系统的基本概念,结构组成及适当的推理方法,论述了其应具有的技术特点及信息的相互关系和影响。     

多传感器信息融合浅析

利用多传感器的信息融合获得有关目标的知识，可以避免单一传感器的局限性限制，减少传感器不确定性误差的影响。本文阐述了多传感器信息融合研究的三个主要领域，即信息表示、融合的模型结构和方法及融合中的控制，并以典型成果介绍了在这些领域研究中已取得的进展。最后，根据国外研究的发展趋势提出了我们的对策。     

一种机器人非视觉多传感器信息融合方法

当机器人配备多个传感器时，控制系统必须能够把来自不同传感器的数据融合为被测物体的准确表达。本文探讨了多传感器融合的体系结构和两级融合系统，并给出了运用实验结果。     

多传感器信息融合技术及其应用

随着科学技术的迅猛发展,信息采集与融合趋于多元化和复杂化.单一的传感器已经无法满足需求.因此,多传感器信息融合技术开始广泛应用于各行各业,并提高了信息处理的准确性和完整性.从概念、结构与分类、关键算法的研究和实际应用等方面对多传感器信息融合技术进行了介绍,并总结了该技术的发展趋势与未来前景.     

多传感器信息融合研究综述

多传感器信息融合是实现无人驾驶的核心技术,多个传感器之间协同收集车辆周围环境的数据信息,经过多传感器融合结构的转换和处理,使用融合算法进行联合分析,能够使车辆全面地感知驾驶环境,帮助车辆完成自主导航、变道、控制速度等智能决策。基于多传感器信息融合的基本定义,从功能模型和结构模型介绍多传感器信息融合的基本形式;重点梳理多传感器信息融合的算法,分为随机类和人工智能类两个大类,详细分析各方法的原理及特点;最后总结出多传感器信息融合策略在实际应用时的主要步骤,同时分析其在无人驾驶场景中的应用,为多传感器信息融合未来理论研究方向和应用实践方向提供参考,从而完成多传感器信息融合的综合分析。     

浅析多传感器信息融合技术

本文介绍了多传感器信息融合的定义、原理、分类和结构,简要地叙述了多传感器信息融合的特点及其研究方向。     

舰艇编队多传感器信息融合技术

从体系对抗体系的观点出发，首先叙述了舰艇编队多传感器信息融合的重要性和突出优点，然后论述了信息融合的层次，方法，结构和关键问题，最后列举了几个实例。     

多传感器信息融合研究现状及展望

本文较为全面地介绍了多传感器信息融合的系统结构，信息融合方法，具体应用实例及存在的问题和发展方向。     

多传感器信息融合技术应用研究

近年来,情报、监视和侦察领域的多传感器信息融合技术研究飞速发展,应用领域不断扩展,显示出巨大的优越性,发挥了重要作用。战场的数字化对战场侦察监视领域的多传感器信息融合的质量和效率都提出了更高的要求。根据多传感器信息融合技术的研究现状,从运用的角度出发,结合当前建设中存在的一系列问题,对战场侦察监视领域多传感器信息融合技术的主要作用和工作特点进行了比较深入的研究,分析了多传感器信息融合技术在战略预警探测、地面传感侦察、雷达组网监视、图像情报处理和机载多传感器集成等ISR领域的应用特点和前景。     

多传感器信息融合及其应用

阐述了信息融合的定义、原理及信息融合的功能模型．分析并比较了多传感器信息融合的层次．介绍了多传感器信息融合的技术和方法,多传感器信息融合技术在军事领域、民事领域方面的应用．在此基础上分析了多传感器信息融合的发展趋势,并提出了有待解决的问题     

多传感器信息融合的车载定位方法的研究

阐述一种利用多传感器信息融合技术提高车辆定位精度和可靠性的方法。首先,通过建立陀螺仪、加速度计和里程计传感器的数学模型和联邦卡尔曼滤波器数学模型,对SINS/GPS/OD传感器采集到的数据进行信息融合处理,提高系统定位精度和可靠性;其次,采用MATLAB对纯惯性导航系统、SINS/GPS/OD组合导航系统及其各子系统进行了数字仿真。仿真实验结果表明:本系统较纯惯性导航系统定位精度显著提高,并具备一定的容错能力。     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术,在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程,并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能又接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统     

基于智能机器人的多传感器信息融合技术

智能机器人主要是依靠信息融合、传感器控制技术以及传统机器人一同组建完成的,随着工业化的发展,智能机器人在多个行业中的引用不断完善,发展迅速,因此,基于以上,本文主要研究智能机器人在信息融合中的技术核心和应用范围,以及信息融合技术在人工智能方面的应用和具体实践中遇到的问题等.     

多传感器信息融合中的证据冲突判决方法

为了提高多传感器信息融合中冲突判决的准确性,提出了用多个证据冲突函数对证据冲突进行判决。首先分析证据冲突机理,指出证据冲突与证据间命题差异和潜在冲突有关,应在多证据组合情况下衡量证据冲突程度。然后给出多个证据冲突函数解决证据组合时冲突判决问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

多传感器图像融合效果评价方法研究

采用多传感器图像融合方法，利用信息在多个测度空间的互补性可得到更多的有用信息。融合后的图像应保留原图像的重要细节，且不引入会影响图像后续处理的虚假信息，这就需要对融合的效果进行评判，而融合图像质量的评价问题目前还是图像融合研究的一个薄弱环节。讨论了融合图像质量的评价问题，提出带反馈信息图像融合的结构模型。评述了融合图像的单因素评价、模糊积分综合评价、D—S证据理论综合评价、粗糙集理论的评价方法、以信息量为标准的评价、加权求和法综合评价等方法。     

基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究

多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段,多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联,提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真,对结果进行分析。验证算法的可行性。     

一种多传感器信息融合电路故障诊断方法

针对电路故障元器件诊断不确定性问题,提出了电路元器件故障诊断的多传感器D-S信息融合方法。该方法通过测量被诊断电路中元件的电压、温度两个参数,获取二个传感器对待诊断元件的信度函数,然后得出融合信度函数,从而确定故障元件。诊断实例结果证明了该方法的有效性。     

基于多传感器信息融合技术的高速公路交通管制

多传感器信息融合可以避免单一传感器的局限性,可获取更多的信息以提高目标识别能力.结合高速公路交通管制系统介绍了多传感器信息融合的概念、结构模型、算法分析等,意在说明与传统高速公路管制相比,多传感器控制系统具有信息的实时性、准确性、完整性及抗干扰性等优点,并且在减少高速公路事故率方面有着较大的发展前景.     

基因多传感器信息融合的道路收费系统

多传感器信息融合技术广泛用于遥感、工控、检测、机器人领域。结合高速公路收费系统介绍了多传感器信息融合的概念、结构模型、算法分析和应用实例 ,意在说明与单传感器控制系统相比 ,多传感器控制系统具有信息的完整性 ,识别能力统一性等优点 ,并且在生产实践中有着远大的发展前景