多传感器信息融合技术研究

多传感器信息融合技术被广泛应用于自动目标识别、医疗诊断、图像处理、模式识别、工业监控等领域。本文主要阐述了多传感器信息融合技术的概念,并对多传感器信息融合的常用算法进行了介绍。     

基于模糊神经网络的分布式多传感器多目标信息融合

针对分布式融合系统存在计算组合爆炸、难以推广到多站和多层感知器模型学习速度慢且容易收敛到局部极小等缺陷,提出了一种基于模糊神经网络的分布式传感器多目标状态信息融合方法。仿真结果证明了该方法的快速性、准确性和有效性。     

Bayes决策理论在分布式多源信息融合中的应用

论述基于Ｂａｙｅｓ决策理论的分布式多传感器检测系统的多源信息融合方法,给出统一的判决规则,并以最小错误概率判决准则为例,介绍融合决策方程的建立及系统性能的表达式。最后通过两种情况的仿真计算结果,分析基于信息融合技术的多传感器检测系统的工作性能。     

一种多源信息融合方法及其应用

介绍了一种多传感器数据融合的新方法。对于一个传感器无法准确测量的场合,加入一个辅助传感器,能够比较全面地反映对象或目标的全部信息。使用模糊理论,将测量信号模糊化,使得对信息量的“依赖程度”减轻。根据传感器作用域的不同,使用信息补充和证据增强（或削弱）原则,将两个信号进行融合。仿真结果表明,这种多传感器数据融合的方法,能够较好地解决仅使用一个传感器难以实现的问题。     

多传感器信息融合技术及其应用

多传感器信息融合是智能研究领域中的基础之一。它的研究内容主要包括分类、结构、层次和算法等方面。文中着重对这几方面作了较为详细的论述和分析。然后,基于人工神经网络的信息融合技术,给出了在自动化加工中实现智能监测的实例。并对今后信息融合技术的发展提出几点看法。     

基于神经网络的多传感器信息融合

将传统神经网络结构的中间隐层用子网络代替,提出了一种陈列神经网络进行信息融合的结构模型,针对传感器信息融俣的特点,用子网络实现信息的分化与融合,不仅对神经网络的结构设计有一定意义,而且从理论到实便说明了这种方法确能改善神经网络信息融合的效果和速度。     

多传感器信息融合技术的应用及改进

对三路位移传感器的测量值用多传感器信息融合技术处理，有效排除错误的，可靠性差的信息，再经过加权平均处理，进一步提高了位移测量的可靠性和精度。     

多传感器信息融合的分层着色Petri网模型

该文以导弹攻击系统为例,提出了一种基于分层着色Petri网理论建立多传感器信息融合系统模型的方法。该方法运用着色Petri网理论克服了以往用普通Petri建模的不足,细化了其系统模型的中间过程,同时给出融合中心的数据融合算法和指挥中心的神经网络解析算法。基于分层着色Petri网建模与分析方法有利于融合系统的性能分析和行为仿真的实现。     

多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势

多传感器信息融合可以避免单一传感器的局限性，获取更多的信息，提高目标识别能力．本文较为全面的介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、控制结构、融合层次的划分等内容，并预测其将来的发展趋势．     

一种多传感器数据融合仿真平台的设计

该文为了适应多传感器数据融合技术的发展,提出了多传感器数据融合仿真平台的系统构建思想,采用结构化分析的软件设计方法,开发了一个通用的,易扩展的数据融合仿真平台。该文主要内容包括:STAGE平台与Visual C++6.0的混合编程,目标航迹的绘制;UDP/IP协议的网络数据通信;融合算法框架的软件设计等等。通过在系统运行的一个算法实例,证明了该仿真平台的有效性和实用性。     

多传感器数据融合性能评估结构的设计

多传感器数据融合性能评估是一个复杂的过程。为了提高系统的重用性,从软件开发系统工程的观点出发,把性能评估过程当作一个完整的融合过程,提出了一种数据融合评估系统结构设计方法。以此为基础的系统评估,大大提高了数据融合评估系统的通用性,增强了系统设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的,为多传感器数据融合系统及其评估提供了一个具有参考价值的设计框架。     

异步多传感器的MAP航迹融合

异步航迹融合是多传感器跟踪系统的一个重要问题。针对实际应用中多传感器采样速率的不同步性,提出了多传感器系统存在反馈情况下异步多传感器的极大验后(MAP)航迹融合估计算法,分析表明,同步多传感器MAP航迹融合算法是该算法的一个特例;仿真计算也表明,该融合算法具有良好的估计精度。     

数据融合技术在动态称重系统中的应用

数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术,在军事和工业中有着广阔的应用前景。论述了数据融合的基本工作原理和过程;针对车辆动态称重系统的结构和特点,提出了几种数据融合计算方法,可有效地提高车辆动态称重系统抗干扰能力,以保证参数检测的可靠性和准确性.     

多传感器数据融合在小车避障上的应用

介绍了多传感器数据融合技术的基本原理,研究了它在小车自主探测避障上的应用,并给出了基于六个超声波检测模块的自主探测避障小车的硬件设计以及软件设计。经过实物测试反映,该方案能够满足小车自主探测避障的需求,精准度更高。     

基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

改进的一致性数据融合算法及其应用

通过定义一种新的置信距离,提出了一种改进的一致性数据融合算法.该方法综合考虑各传感器测量精度的差异,并通过权系数来体现各传感器测量精度的差异对置信距离的影响.算例应用表明该方法能够有效地减小传感器发生扰动时数据融合结果的变化,具有较高的数据融合精度;与极大似然法和未改进的一致性数据融合算法比较,该方法融合精度更高、抗干扰能力更强.该改进算法已成功应用于煤自然发火实验温度数据的数据融合,取得了较满意的融合结果.     

基于多传感器的数据融合技术

近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合技术,介绍其概念、原理、结构、方法及应用,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。     

单兵定位导航系统数据融合方法研究

研究单兵定位导航系统的GPS导航信息与航位推算信息的数据融合方法,采用卡尔曼滤波技术设计了联合卡尔曼滤波器,给出联合滤波算法并仿真.该滤波器具有较高的系统容错性能,数据计算量小,但局部估计精度为常规水平.