协作感知下基于双门限能量检测的融合方案研究*

将双门限能量检测作为本地感知算法,为在感知性能和系统开销之间取得合理折中,给出了三种将决策融合与数据融合相结合的综合融合方案。研究和比较了这三种新型融合方案的感知性能,分析了各自的优缺点及其适用范围,讨论了门限值系数、协作用户数、协作可信度、平均信噪比等参数的变化对感知性能的影响。蒙特卡洛仿真的结果表明,通过选择合适的系统参数,综合融合方案能在保证较低系统开销的前提下,具有明显优于传统硬融合方案的感知性能。     

基于不确定性的数据融合系统性能评估

提出了一种基于不确定性的数据融合系统性能评估方法。数据融合的目的是为了提高融合后的信息量,信息不确定度的降低就相当于信息量的增加,本文从广义信息论出发度量信息不确定度,通过比较融合前后系统信息的不确定度来度量融合系统的性能。给出多目标系统中计算信息不确定度归一化变化的方法,实现了融合系统性能的定量评估。     

数据融合仿真系统通用架构及关键技术研究

在构建数据融合仿真系统通用架构的基础上,介绍了系统主要功能和仿真流程;研究了数据融合模块设计、效能评估指标体系、效能评估数学模型等仿真系统实现的关键技术,从数据融合算法设计及系统软件开发两个方面,提出了数据融合仿真系统通用架构开发实现的基本思路和方法.该系统不但可用来研究评价不同数据融合模型、算法的性能,而且可用来评估数据融合系统的整体性能,对实际系统实现也有相当的借鉴作用.     

多目标跟踪系统数据融合算法的性能评估

通过构建一个多传感器信息融合算法的仿真测试系统,模拟了多种实际战场环境,对不同信息融合算法的测试结果的统计与分析;综合性能评估领域已有的研究成果,建立了完整的多目标跟踪数据融合算法性能评估的通用的指标体系;针对基于声传感器布阵的多目标跟踪系统,提出了系统时间延迟的统计方法;最后,通过蒙特卡罗仿真实验的多次测试,验证了该指标体系能够很好地反映多目标跟踪系统数据融合算法的基本性能.     

多印痕指纹识别的数据融合技术

由于指纹图像中存在非线性变形和噪声干扰,当前的指纹识别系统不能满足某些系统要求保持很低的误接受率(FAR)的同时达到较低误拒绝率(FRR)的要求。提高识别性能的一个有效的方法是融合多个模板和多个指纹的数据融合技术。该文研究的一种多印痕指纹数据融合技术能够改善系统性能。通过实验证明了这种数据融合技术能够有效提高系统性能,可以使系统在保持低误接受率的条件下降低误拒绝率。     

基于线程集成的系统设计方法

实现嵌入式系统任务的并行性是改善系统性能的基本手段.通过分析影响嵌入式系统性能的主要因素,采用了基于线程概念的嵌入式系统并行设计方法,利用指令级并行来改善系统性能.主要论述了线程集成的实现方法,通过编译技术在指令级代码中融合多个线程,从而实现任务的并行性,并将该方法应用于仪器仪表显示模块的设计.     

分布式信息融合系统的性能评估方法

针对分布式信息融合系统的特点,讨论了一种适用于分布式信息融合系统的性能评估方法.提出了一个具有4个一级指标的性能评估体系,每个一级指标下面又有若干个二级指标.以一个分布式舰载多传感器信息融合系统作为仿真平台进行仿真实验,讨论了实验步骤,给出了实验结果.仿真结果表明,本评估体系能对分布式信息融合系统的各个方面作比较全面、准确的评估.     

基于鲁棒性能的信息物理融合系统乘性攻击检测

针对信息物理融合系统乘性攻击检测的难题,本文提出两种基于鲁棒性能的乘性攻击检测与数据驱动实现策略. 首先, 利用互质分解和间隙度量理论, 建立信息物理融合系统和乘性攻击模型. 其次,利用稳定裕度性能指标, 评估乘性攻击对闭环系统稳定性能的影响,给出了稳定裕度的下界. 再次,提出基于稳定裕度和基于残差鲁棒性能的乘性攻击检测策略,并设计相应的检测阈值和检测逻辑. 进一步,利用子空间辨识方法,在线辨识稳定裕度和残差鲁棒性能,提出基于鲁棒性能的乘性攻击检测的数据驱动实现方法. 最后, 利用飞行器系统的仿真, 验证了所提出的基于鲁棒性能的乘性攻击检测方法的有效性.     

多传感器信息融合性能的测试与评估

讨论了信息融合系统性能评估的一般性理论和方法，以军事上的应用为背景建立了信息融合性能指标体系。通过软件测试的方法，对融合算法进行测试与评估。提出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构，并以一个舰艇信息融合系统为例，讨论了评估其航迹相关性能时的测试步骤，给出了部分性能指标的计算方法。     

分布式多传感器决策系统融合律的等价类

在任何融合律定后最优传感器律能求得的假设下,我们分析了导致融合律之间等价性和优越性的条件,应用如上结果,欲获全局最优的系统性能,我们可以划分所有可能的融合律为若干等价类和比较某些等价类之间的性能,于是有价值的融合律等价类数目将大大减少,而且上面的分析并不依赖于观测数据的统计性质和优化系统性能的目标。     

基于信息融合技术的ABS/ASR/ACC系统仿真

该文详细介绍了应用信息融合技术设计的汽车制动防抱死／驱动防滑转／自适应巡航(ABS／ASR／ACC)集成系统多传感器数据处理模型。通过把各传感器信号有机地融合起来，实现资源共享，协调三个系统问的相互关系，提高了控制系统的稳定性和可靠性。依据此模型进行了参考车速计算仿真，并与以往计算方法进行了对比，结果表明采用信息融合方法提高了参考车速的计算精度。该文还在Matlab环境下对集成系统对ACC控制过程进行了仿真，取得了很好的效果。     

模糊集理论在多传感器信息融合中的应用

在多传感器信息融合系统中,融合系统处理的信息本质具有模糊性,而模糊集理论具有处理模糊问题和模糊推理的优势,因此,模糊集理论已被广泛应用在多传感器信息融合领域。描述的信息融合方法中,通过引入隶属函数的概念,对传感器的测量值进行模糊化处理;利用模糊综合评判原理把传感器的信息融合问题转化为模糊综合评判过程。通过仿真实验验证,这种信息融合方法计算量小、信息融合精度高。     

基于资源管理的信息融合系统工程的研究

基于资源管理的信息融合系统开发是信息融合系统工程相关技术发展的新方向.资源管理问题贯穿信息融合整个过程,在对信息融合中的资源管理问题分析的基础上,提出并分析了基于资源管理的功能模型,并在此基础上进一步分析了将资源管理用于信息融合的DNN结构,该结构形式简单易于操作,为后续操作提供了便利.在此基础上,对基于资源管理的信息融合系统工程方法进行了研究,给出了基于资源管理的信息融合系统工程过程,有助于提高信息融合工程的经济性,并对自适应信息融合的实现、多级数据融合的协调具有重要意义.     

多目标跟踪仿真系统的设计与实现

为了给研究者提供各种融合算法仿真验证和定量评估的仿真环境 ,根据数据融合处理模型 ,构造了一种基于状态融合级别的多目标跟踪仿真系统研究平台 ,进行仿真系统软件设计 ,给出了一个该平台的运行实例 ,验证了仿真平台的实用性和可靠性 ,对于数据融合技术和目标跟踪技术的发展具有现实意义。     

面向对象的遥感图像融合处理系统的设计与应

基于图像处理和软件工程理论,详细介绍了面向对象的遥感图像融合处理系统的总体设计思想以及小波变换融合算法。结合ENVI/IDL提供的开发语言,完成系统的软件研制,并分析其功能特点。最后以某地区的遥感图像为例,同时应用ENVI平台和该软件进行融合处理。目视和定量分析的结果说明,本系统在处理速度、融合精度、可操作性等方面均有良好的竞争力。     

信息融合流模型研究

传统信息融合解决方案存在资源管理概念缺乏、功能固化、技术落后等问题,并导致系统出现功能紧耦合,以及自适应能力差,不能满足信息融合需求的变化.针对存在的问题,以及传统信息融合将业务逻辑与过程逻辑以紧耦合的方式固化于系统中的特点,提出将信息融合中业务逻辑与过程逻辑分离,二者之间建立显式映射规则.以此为基础建立信息融合流模型,探讨了流模型的组成以及相应建模方法以及信息融合系统如何应用信息融合流模型实现信息融合任务.基于流模型的信息融合解决方案将大大增强系统解决能力的提高,增强系统灵活性,从而降低系统开发成本,增强对不断变化的信息融合任务需求的响应敏捷性.     

多机只测角无源定位中的空间对准方法

空间对准是实现多机只测角无源定位首先要解决的问题,对此,提出一种适合该应用背景的空间对准方法.该方法选择融合载机初始时刻地理坐标系作为融合中心坐标系,首先将载机在各自机体坐标系中获得的方位角转换到各自载机地理坐标系中;然后再将其转换到原点位于各载机质心、与融合中心地理坐标系平行的坐标系中,推导出方位角位于此坐标系的解析表达式.对目标来波方向、载机姿态角、各载机相对融合中心距离等因素的影响进行仿真分析,得出了各因素对空间对准过程影响的量化结论.     

基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统

针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合,最后利用改进D-S证据理论算法,实现全局融合决策。实验结果表明,改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差,系统可以实现室内环境控制的精准决策,融合决策精度高,具有一定的推广应用价值。     

基于模糊神经网络的信息融合技术研究

针对信息融合技术中目标融合识别的问题,根据人工神经网络和模糊系统的各自特点,形成一种模糊神经网络模型。首先将模糊系统用神经网络的结构表示,并采用相应的学习算法训练模糊神经网络实现模糊推理功能。最后对模糊神经网络模型进行仿真实验和结果分析。     

多尺度变换像素级医学图像融合：研究进展、应用和挑战

基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理等领域。本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述,阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面,以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程。在融合规则方面,围绕Piella框架和Zhang框架,讨论通用的像素级图像融合框架;在低频子带融合规则方面,总结基于像素、区域、模糊理论、稀疏表示和聚焦测度的5种融合规则;在高频子带融合规则方面,综述基于像素、边缘、区域、稀疏表示和神经网络的5种融合规则。总结12种跨模态医学图像融合方式,讨论该领域面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望。本文系统梳理了多尺度变换像素级图像融合过程中的多尺度分解方法和融合规则,以及多尺度变换在医学图像融合中的应用,对多尺度变换像素级医学图像融合方法的研究具有积极的指导意义。