一种多传感器信息融合电路故障诊断方法

针对电路故障元器件诊断不确定性问题,提出了电路元器件故障诊断的多传感器D-S信息融合方法。该方法通过测量被诊断电路中元件的电压、温度两个参数,获取二个传感器对待诊断元件的信度函数,然后得出融合信度函数,从而确定故障元件。诊断实例结果证明了该方法的有效性。     

一种新的模拟电路故障诊断方法

将因元件容差和故障产生的元件参数增量及电路不可及节点电压增量作为优化变量，构造一个新的故障诊断非线性约束Ｌ１范数优化问题，并应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理来处理该Ｌ１范数问题，其显著特点是只需一次优化过程即能估计出最可能故障元件，计算量小，故障诊断实例和计算机模拟结果表明，所提方法是可行的。     

一种多传感器目标探测方法

本文介绍了由前视红红（ＦＬＩＲ）传感器和距离传感器自动探测目标的多传感器法。所研制的系统对于图像中可分段目标利用了基于传感器的处理方法，测量分段区特征并分析单一传感器特征信息。后分段目标探测问题是从分段非目标中识别出分段目标的问题。两个图象中的分段区以几何形式表示，并测得了称为对应特征的新的多传感器特征。对应特征利用两个类型的图象中目标都占有同一空间的这一观测特点，而分段非目标区不具备这一特点。探     

一种多传感器异构数据接引的实现方法

多传感器异构数据接引系统接入终端区多监视源数据,包括一次雷达、二次雷达、多点定位系统(MLAT)、广播式自动相关监视系统(ADS-B)、场面监视雷达系统等,通过对各种监视源的异构监视信息进行融合处理,保障终端区高密度航班安全飞行.本文介绍了一种多传感器异构数据接引的实现方法,通过对多源数据信号接口、数据质量监视与通道选...     

一种新的弱目标自组织模糊分类方法

本文着重研究舰船雷达弱目标的模糊分类问题，讨论了利用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织网络来实现各类目标的二维录属函数生成。     

一种集中式多传感器航迹起始方法研究

针对多传感器航迹起始的复杂性以及传感器的精度对航迹起始的影响，提出了一种基于聚类分析与滑窗法的集中式多传感器航迹起始方法。首先对传送到融合中心的数据进行聚类，使航迹起始问题相对简化；在起始算法中对目标的速度加入一个修正值，减小传感器精度对起始性能的影响。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种多传感器可信度的确定方法

针对多传感器融合中传感器可信度不易确定的问题,提出了一种基于层次分析法的传感器可信度的确定方法。利用传感器获得的量测的相对可信度,建立各目标的多传感器可信度矩阵,进而求得各传感器综合可信度。仿真结果证明该方法的有效性。     

一种机器人非视觉多传感器信息融合方法

当机器人配备多个传感器时，控制系统必须能够把来自不同传感器的数据融合为被测物体的准确表达。本文探讨了多传感器融合的体系结构和两级融合系统，并给出了运用实验结果。     

多传感器数据融合系统中两种新的航迹相关算法

本文提出两种合适于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法，对这两种序贯序迹相关准则进行了严格的数学推导和描述，研究一航迹相关质量设计和多义性处理方法，并通过仿真把它们与两个经典方法进行了比较，仿真结果表明，在密集目标环境下和／或交叉，分岔及机动航迹较多的场合，两种序楠航迹相关算法的性能与传统方法相比获得了明显的改善，其正确相关率与传统方法相比提高了约百分之三十。     

一种基于多频灵敏度分析的模拟电路K故障诊断方法

在模拟电路灵敏度分析的基础上，提出了多频灵敏度K故障诊断方法，详细说明了多频灵敏度K故障诊断方法的原理和步骤。针对模拟电路中最常见的双故障进行了电路仿真，仿真结果说明了该方法的有效性。     

多传感器信号检测系统的一种局部快速压缩方法

通过分析多传感器检测系统在固定融合规则下最优中心融合问题，研究了在模型为确定信号相关高斯噪声影响下的次最优局部传感器数据压缩问题，提出了一种优化局部迭代决策方法。该方法通过指定一条快速搜索路线，将原有的二维搜索问题转化为单变量的峰值搜索问题，简化了搜索算法，提高了搜索效率，同时保证了迭代精度。仿真结果说明，该方法搜索速度快。     

用于目标分类的多传感器的数据融合

考虑环境因素的影响,在多重假设下利用贝叶斯公式,在两重假设下利用N-P试验,本文讨论了由多个传感器及一个融合中心组成的系统的决策融合方法。各个传感器相互独立地进行测量并提出对目标检测、识别或分类结果。融合中心接收各个传感器申报结果,并结合其测量时的环境条件,综合得出融合中心对目标检测、识别或分类的最终结果。     

一种多传感器目标跟踪中的简单切换方法

本文基于一种快速卡尔曼滤波的跟踪算法,利用已经确定的传感器布局信息,预先计算出不同空间位置上不同传感器组合的GDOP因子,并根据GDOP建立了多传感器的切换准则.从而可以在目标航迹的不同阶段上,选取最优GDOP的传感器组合,用尽可能少的传感器对机动目标进行精确跟踪.仿真结果表明该方法不仅降低了算法的计算量,而且仍然能够保持良好的跟踪性能.     

模糊贝叶斯网络融合多传感器故障信息可靠性方法

传感器作为测量被控系统输出信号的主要装置,从多类型传感器的故障数据中提取有价值信息,综合不同传感器数据,整合同类型的数据,融合信息优化数据结果,以便准确获得有效信息。在此运用贝叶斯网络的条件概率描述了模糊信息,分析并提出模糊贝叶斯网络多传感系统,建立可靠性模型,该方法应用到飞行器不确定分析过程来处理多传感器模糊故障信息,实验证明可提升系统的分析效率。     

一种多传感器多目标信息融合方法

文中提出一种多传感器探测多个目标时的目标信息融合方法，采用聚类分析方法完成目标信息分类，采用Dempster-Shafer方法完成目标性质可信度计算，采用总概率最大值法和极大似然法对同一目标的多个测量值进行综合计算。     

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。     

一种无线传感器网络的多Agent系统模型

针对无线传感器网络缺乏普遍的理论模型,提出一种多Agent系统模型,包括形式化语言、模型、语义以及相应的公理和模型约束.该模型将无线传感器网络抽象为由具有特定信念、期望、意图和能力等认知成分的Agent组成的认知系统,所有这些认知成分构成多Agent系统认知模型.本文将为独立于内部结构和具体实现来理解、分析和预测无线传感器网络行为提供形式化的理论基础和分析工具.