多传感器检测系统中的多元假设数据融合方法

提出一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法,将多传感器数据融合规则扩展到更一般的情况。文中给出系统的数据融合算法、决策规则和系统性能的计算公式,并给出系统性能的仿真计算结果。     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合可以避免单一传感器的局限性，获得更多的信息，提高目标识别能力。本文介绍了这一技术的出现背景，国外的应用情况，主要研究内容及建议采取的对策。     

分布式多传感器目标检测中的数据融合

多传感器目标检测，是近十多年来的一个研究热点。然而运用多传感器实施对目标的检测同时带来了一个新的问题，即如何能由多个传感器所提供的信息实时作了准确的判决？文章证明运用（Ｋ／Ｎ）规则于分布式多传感器目标检测时，存在最佳Ｋ值，使得系统的检测概率高于任一传感器的检测概率，虚警概率低于任一传感器的虚警概率。     

基于多传感器数据融合入侵检测模型

随着计算机和互联网应用技术的快速发展,网络的入侵检测技术越来越重要。本文是针对现有的网络入侵检测系统存在的问题,结合现有数据融合和数据挖掘算法技术的不断提高,给出了一种基于多传感器数据融合和数据挖掘的网络入侵检测模型。应用该模型能使阻拦入侵元素有依据可寻,同时能很好地减少网络入侵的危害程度,从而提高自身系统的免疫性。其功能在文中详细介绍。     

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.     

多传感器数据融合中的配准技术

配准是多传感器数据融合中的一个重要环节。文中介绍了图像配准的一般方法，配准技术在数据融合的应用，并着重介绍了基于点特征的红外／可见光图像自动配准算法。     

基于多传感器数据融合的电磁测量系统

本文讨论了多传感器数据融合和虚拟仪器技术在电磁场强测量系统设计中的运用，使该系统实现了全自动测试和数据分析。     

多传感器自主跟踪中的数据融合方法

为了提高光电跟踪系统的稳定性和自主跟踪能力,对多传感器数据融合算法和数据的有效性估计进行研究,提出一种多传感器自主跟踪算法。首先按照统计学方法,实时估计各传感器数据的误差协方差。然后按照均方误差最小准则,对各路数据进行融合。将最小二乘多项式拟合法和记忆衰减因子应用到误差协方差估计中,提高了融合结果的可信度。最后,提出一种多传感器跟踪数据切换策略,自动选择有效传感器数据中置信度最高、跟踪效果最优的一路数据,从而实现自主稳定跟踪的目的。实验结果表明,使用改进后的数据融合算法比原始方法的最终传感器选择结果正确率提高37.5%左右。在几种典型的传感器数据异常情况下,该数据融合算法和多路数据切换策略能够完成自主跟踪的目的。     

机载多传感器两种数据融合方法探讨

分析了最大似然估计法和贝叶斯判别法，并将其应用在完成目标２估计和判别的数据和合方面。讨论了该方法实现机载雷达和红外探测器的数据融合及其对目标检测性能和抗干扰性能提高的效果。     

多传感器数据多级分布式融合

分析了判决融合的ｎ个传感器的串并联结合结构。不像并联融合方案那样仅在接收所有传感器的所有信息时融合数据，这种结构在融合产不需要所有传感器的数据，这种结构的速率和处理数据不需要时延的趋势，因此，它优于并联融合。而且，在消除链路故障可行性的意义上，它优于串联分布式判决融合。     

在分布式指挥控制系统(CCS)内实现多传感器数据融合

海军将遭遇空中，地面，水下，电光与红外，通信，雷达，电子战等威胁，对海军威胁的未来技术进步将要求海军（对快而隐身的威胁的快速反应）能够处理和破译由多个不同类型的传感器提供的战术数据。利用自动分布的指挥控制系统（ＣＣＳ）的海军平台尤其强调这种需要，即包括多传感器数据融合（ＭＳＤＦ）功能，以便面对未来的威胁提高使命成功的概率，分布式ＣＣＳ系统的主要优点是信息的冗余性和重构能力，达到完成使命时的高度生存     

多传感器数据融合系统的软件实现

近年来,多传感器数据融合成为技术研究的重要方向之一,无论是在防御、还是非防御系统中都受到了广泛关注,尤其是面对目标、信源数量的增加,其对系统提出了更高要求。研究人员需要对系统进行反复测试,才能够提高系统运行有效性。文章从系统需求、系统分析及关键技术等角度对多传感器数据融合系统软件的实现进行深入分析和研究,为相关领域持续发展提供更多支持。     

一种多传感器数据融合系统方案研究

随着科学技术的飞速发展,战场中传感器的种类和数量不断增加,战场的环境也变得越来越恶劣,迫切地需要多传感器的数据融合来为指挥员提供高可信度的数据,供指挥员参考。通过对融合源数据进行分析,提出基于表决法和证据理论的多传感器融合系统方案。对框架的各部分功能模块进行分析,针对性的选择二阶预测、证据理论等算法。在融合模块中,对于不同性质的数据也选用不同的算法。通过仿真验证了系统的有效性。     

基于多传感器数据融合的电磁测量系统

本文主要从多传感器数据融合和虚拟仪器两方面介绍了一种电磁场测量系统的设计方法。     

数据融合技术与多传感器探测

文章讨论了多频段多传感器探测系统中数据融合处理算法及其实现方法。研究结果表明：通过对雷达，电视、激光、红外探测器的测量数据进行融合处理，可大大提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制参数。     

多传感器数据融合处理在通信对抗系统中的应用研究

为使通信对抗系统在复杂电磁环境条件下具备强大完善的战术技术功能指标,适应现代信息化战场的作战使用要求,需要充分重视和挖掘系统的多传感器侦察数据融合处理潜力。围绕这一论点进行了较详细的分析,提出了初步的框架思路。     

多传感器数据融合导航系统研究

本文研究了一个以捷联式惯性导航变主,以ＧＰＳ和ＧＬＯＮＡＳＳ卫星导航系统等为次级传感器组成的数据融合导航系统,介绍了其实现方案。设计了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的融合导航滤波器。计算机模拟结果证明,神经网络算法的精度优于通常的卡尔曼滤波器,有令人满意的结果。