共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
文中提出一种基于数据融合的压缩感知多目标定位算法,该算法能够同时处理多种不同类型的定位数据。与传统算法相比,该算法以目标个数的稀疏性为基础,通过压缩感知技术来重构目标位置向量,从而大大减少了传感器的数目。算法分为数据预处理和数据融合定位两个阶段。在数据预处理阶段,将不同类型的数据转换到同一个数量级,使得各类型数据能被充分用于提高目标定位性能;在数据融合定位阶段,提出一种基于多测量向量的压缩感知重构算法来估计目标位置向量。仿真证明,相比于现有的压缩感知定位算法,所提算法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。 相似文献
2.
基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多传感器数据融合过程中,传感器观测噪声不易确定,提出了一种基于LMS算法的多传感器自适应加权数据融合方法。该方法将传感器最优加权系数的求解,转化为估计值的均方误差性能表面的最优解搜索,通过加入自适应阶段,采用自适应最小均方误差(LMS)算法调整传感器加权系数。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
4.
一种多传感器数据融合目标识别新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在多传感器目标识别中,传统方法是直接将多元的局部决策送入融合中心,进行最后的整体决策。该方法是化多元检测为多个二元检测,使送入融合中心的局部决策是二元的,从而可利用现有成熟的二元检测技术进行基于置信度的整体决策,使识别问题得到简化。 相似文献
5.
基于参数估计的多传感器数据融合 总被引:22,自引:1,他引:21
探讨具有随机扰动的环境中同一特征的不同传感器测量值的融合问题,并在理论上给出了基于参数估计的多传感器融合算法,分析了正态分布数据的融合计算公式,并提出以数据探讨技术中的分布图方法来获得一致的传感器数据,从而提高了算法的鲁棒性。 相似文献
6.
基于多传感器的温室环境数据融合算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,影响数据的可靠性;而在温室环境监测中,对数据的准确性要求比较高。因此,为了提高多传感器采集数据的准确性,在研究了现有的几种数据融合算法以后,提出一种基于多传感器的综合数据融合算法。给出了采用格罗布斯准则消除粗大误差,并引入哈夫曼树的思想对数据进行项融合的方法。结果表明,该算法可以有效提高测量数据的准确性。 相似文献
7.
根据数理统计中的多元统计理论,用多个传感器对某一特性指标进行检测,将检测数据作为统计对象,提出了一种基于主成分分析的数据融合方法。该方法把各传感器的检测数据作为一个整体,定义总体的各主成分。通过计算测量值与主成分的复相关系数,给出了各传感器的综合支持程度和数据融合公式。实验表明,此方法比均值融合法更准确、有效。 相似文献
8.
一种多传感器数据融合算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
一个传感器往往难以实现对目标的辨识,使用多个传感器收集来自多种物理现象产生的信号,就可以比较容易地实现对目标的辨识。传感器信息融合方法是当今研究的关键技术,它产生于军事领域并在多学科、多领域得到极大发展。本文介绍了一种基于统计方法的数据融合分类算法——DempSter—Shafer算法,并举例介绍了应用该算法如何融合多传感器数据。 相似文献
9.
多传感器网络中采集的数据存在一定程度的误差,影响了大坝安全监测的可靠性.对此,将数据融合算法应用到大坝安全监测系统中,通过算术平均值和分批估计的方法,对多个传感器的测量值进行融合,得到更接近于真实值的数据,从而作出及时正确的评判和决策,指导大坝的安全运行.对水库水位的监测验证了该方法的可行性. 相似文献
10.
11.
12.
为了有效融合多传感器冗余系统量测信息,使状态的估计值更接近于状态的真实值,实现高精度和高可靠性的状态估计,采取了基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权的最小二乘算法和自学习加权最小二乘算法,分别对多传感器实测数据进行融合处理,融合后数据的方差大幅度降低,估计精度显著提高。并与传统的最小二乘算法进行了仿真对比,结果表明,这3种方法较最小二乘算法融合精度更高,其中,自学习加权的最小二乘融合算法既考虑了历史数据的作用,又考虑了环境噪声和新的采样值的影响,增强了对噪声检测的敏感性,估计效果较好。 相似文献
13.
14.
15.
16.
17.
针对无线传感网中节点能耗同数据精确度之间不均衡的问题,提出一种能够基于蜂窝网络结构的数据融合算法(DFACN)。在基于蜂窝网络的分簇结构中,首先筛选最小能耗的簇头;之后通过数据精确度和节点能耗的计算判断融合因子的大小,动态选取参与融合的簇内节点数;最后簇头完成数据的融合处理。在OPNET仿真环境下,与EECDA和IDDOA算法进行实验对比,DFACN算法的数据精确度分别提高了2.6%和4.7%,节点能耗分别降低了2.7%与3.4%。结果表明,DFACN算法在降低能耗的同时,有效地提高了数据的融合精确度,并且延长了网络的生命周期。 相似文献