噪声相关下含无序量测的多传感器信息融合估计

多传感器跟踪系统中因通信延迟常会出现无序量测现象,为了提高系统估计精度,采用直接更新法对状态进行更新估计,并针对噪声相关下含无序量测的多传感器系统,提出了矩阵加权最优信息融合状态估计算法,考虑了过程噪声和量测噪声的相关性以及局部估计的误差相关性.仿真计算验证了算法的有效性.     

多传感器加权信息融合算法研究

将新兴的随机加权估计应用于多传感器信息融合,文章提出一种基于随机加权估计的多传感器信息融合算法,用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题。仿真结果表明,文中提出的随机加权融合估计算法优于传统的平均值估计融合算法,并且随着测量次数的增大,均方误差越来越小。     

机器人多传感器信息融合算法研究

定义可信度区间估计，建立关联阵及可信度阵以检验传感器测量值的误差．采用有向图描述传感器之间的关系，确定传感器数据的取舍，提出两种最优融合算法，仿真结果表明优化算法是有效的，优越于简单平均法．     

带未知观测输入和观测丢失多传感器随机不确定系统的集中式融合滤波

对带未知观测输入和观测丢失的多传感器随机不确定系统设计了集中式融合滤波器。通过乘性噪声描述的随机不确定性存在于系统的状态和观测矩阵中。在没有观测干扰任何先验信息的情况下,应用线性无偏最小方差准则,设计了不依赖于未知观测输入的具有Kalman形式的集中式融合滤波器。仿真验证了算法的有效性。     

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。     

多变量状态跟踪广义自校正控制

本文提出一种状态跟踪广义自校正控制方案,它在获得被控对象及参考状态模型之间的输入、输出误差的基础上,引入一强健的稳定多项式对角矩阵,应用使误差的加权方差极小的方法求得最优控制律,既保证了良好的跟踪性能,又附加了辅助功态调节。     

具有最优模型传递矩阵的交互式多模型算法

在传统的交互式多模型（ IMM,interacting multiple model）算法中,描述模型马尔科夫切换过程的模型传递矩阵被定义成一个常值矩阵,并且将子滤波器间的相关性信息遗漏。然而,由于实际环境的复杂性,传统的IMM算法无法满足飞行器跟踪的需求。为此,提出一种具有最优模型传递矩阵的交互式多模型（ OMTM－IMM,optimal mode transition matrix IMM）算法,该算法在考虑子滤波器相关性的前提下,以线性最小方差理论为基础,推导出最优的模型传递矩阵,该传递矩阵更加符合实际情况,理论分析和仿真实验表明该算法有效地提高了飞行器跟踪精度。     

多传感器信息融合技术在粮情测控中的应用

提出一种基于多参数、2级信息融合的粮情测控方法.该方法综合了多因素对粮食品质的影响.首先采用加权数据融合算法对剔除疏忽误差的同质数据进行1级融合,然后用灰色理论进行灰色关联度的2级融合,根据融合后的关联度判断粮情的安全等级.该方法充分利用多种有效监测数据,实现同质数据的优化,整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了测控系统的可靠性、全面性.     

多传感器信息最优融合

多传感器信息融合是指将经过集成处理的多传感器数据进行合成,形成对外部环境某一特征的一种表达方式的过程。利用置信区间估计的概念,检验了传感器测量值偏差;描述了传感器间的支持关系,确定了传感器数据的取舍;提出了一种最优融合方法,并且证明是有效的。     

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．     

采用多传感器信息融合的智能监护终端研究?

针对心血管疾病的易发性和诊断复杂性等问题,设计了一种基于多传感器信息融合的智能监护终端。通过脉搏传感器和心音传感器采集与心血管疾病相关的脉搏波与心音等信号,再由微处理器和相关硬件电路进行信号分析、处理、显示和存储,从而获取相关的血流动力参数,最后利用智能化的信息融合算法诊断人体的心血管功能是否正常。实验表明,整个系统运行效果良好。     

基于信息融合和加权证据理论的故障诊断系统的研究与实践

为了较全面地获得设备的故障状态信息,增加故障诊断的可信度,考虑故障诊断过程中不同故障特征对特定故障的贡献率,提出了加权证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,建立了多故障特征信息融合诊断模型。经实验表明,该方法能有效提高故障诊断的准确性并且具有较好的实用性。     

一种新的多传感器图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法和一种图像融合评价指标。对小波分解后的高频分量使用图像区域内象素的最大绝对值作为该区域中心象素的活性测度以得到融合图像的高频分量，对分解后的低频分量通过度量图像区域质量来选择该区域中心象素从而确定融合图像的低频分量，最后进行小波重构得到融合图像；文中还提出了用交互方差作为图像融合客观评价指标的方法。实验结果表明，该融合方法得到的图像清晰度和对比度都得到了较大的提高，是一种有效的图像融合算法；并且用交互方差作为图像融合的客观评价指标是可行的。     

捷联惯导评估系统中多传感器信息融合的应用

论述了在捷联惯导专家评估系统中对多传感器信息进行融合的设计方法,对捷联惯导专家评估系统和多传感器信息融合技术进行了深入的研究,同时详细分析了捷联惯导专家评估系统的硬件组成以及各传感器的工作模式,提出一种采用信息时间坐标和空间坐标转换的融合算法,实现时空匹配统一,以达到对系统中多传感器信息较好融合的效果.仿真实验结果表明:用系统中所述的多传感器融合信息进行滤波解算,准精度可以达到0.3°以下,从而提高了整个专家系统的评估精度.     

基于信息融合技术的绩效考核研究

基于信息融合技术建立了一种新的绩效管理系统,并从信息融合的角度对绩效指标进行了分类,提出了并行分布式信息融合构架的绩效考核方法,并从整体功能、垂直层次、横向构成和数据处理流程4个方面对该绩效考核方法进行了详细介绍。     

时空域信息融合的智能家居入侵检测算法

针对现有智能家居入侵检测算法收敛速度慢及抗干扰能力差进而导致决策系统实时性和鲁棒性差的缺陷,分析了时空域证据融合的特性,得出时域融合存在冲突融合、空域融合更存在去除冲突融合的结论.基于此,提出了基于证据理论的时域自适应加权算法及空域证据修正的3种证据融合入侵检测算法,并将提出的检测算法应用于智能家居入侵检测系统.检测结果表明,提出的算法能够加快融合结果的收敛速度,增强抗干扰能力,并能提高入侵检测系统决策的实时性和鲁棒性.     

信息融合技术在车牌识别中的应用研究

为了提高汽车牌照的识别率,考虑到摄像头安装价格低廉的特点,本文提出采用双摄像头来获取不同角度的车牌图像,并对两幅车牌图像分别进行定位、字符分割和特征提取,再用信息融合的方法来确定更可信的识别结果,以此来降低车牌字符的误识率.实验结果表明,该方法可以提高车牌号码识别的正确率.     

基于多传感器信息融合的选煤厂配煤调度

根据用户需求并结合选煤厂生产实际来调度配煤生产是一个需要研究的重要问题．首先，根据配煤调度的实际情况，建立了相应的非线性数学模型．其次，提出基于自适应遗传算法的配煤调度模型的求解算法．然后，进行仿真试验，仿真结果显示算法的求解效果较好．最后，给出基于多传感器信息融合技术的选煤厂配煤调度生产方案，该方案具有较好的可实现性和推广性。