一种改进的加权融合算法

加权融合算法由于实现起来特别容易,所以在实际工程上得到了广泛的应用。但其加权因子直接影响融合结果,导致算法性能很不稳定。通过对多传感器航迹估计融合算法的深入研究,提出了一种改进的自适应加权融合算法,解决了算法性能不稳定的问题。仿真结果表明,文中改进的算法性能优于其他加权融合法。     

样本均值随机加权估计数据融合方法研究

将一种新兴的随机加权估计方法应用于多传感器数据融合,提出了一种将多源信息综合处理的随机加权数据融合方法.该方法依据极大似然原理,将来自不同总体（均值相同,方差不同）的随机样本进行有效融合,得到了新的总体均值估计量,从而消除了低精度检测结果的干扰,提高了综合检测结果的精度.提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法.结果表明,该算法优于传统的信息融合估计算法.     

组合导航系统的加权数据融合算法

单一导航传感器的不确定评定分为:对不确定度大的观测值赋予小的权值,对不确定度小的观测值赋予大的权.再根据组合不确定度最小的原则,采用拉格朗日乘数法进行加权值求解.最后,通过对双组合导航系统的加权数据融合,证明该法具有较高的融合精度,同时也为加权数据融合法的加权因子分配提供了较好的途径.     

基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法

文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合,提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先,用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后,用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明:基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于传统的信息融合估计方法。     

自适应加权数据融合加权因子的动态调整

采用自适应加权数据融合算法,利用测量数据实时计算加权值,再利用加权值对测量数据进行融合处理,得到关于目标的状态估计．该算法充分反映测量数据的实时变化,实现最优加权因子的动态在线调整,融合结果的误差方差小于任一单一测量设备的测量误差方差．该方法采用递推计算,计算量小,具有较好的快速性,适合于实时计算应用,能够为设备选优、实时决策提供准确可靠的依据,较好的满足工程实际需要．     

遥测数据的丢帧分析与融合研究

遥测数据丢帧严重影响试验的有效性,在丢帧原因分析的基础上,归纳出明文数据和密文数据两种丢帧统计方法,并提出基于帧计数判断和帧时码判断两种数据融合策略。采用权系数融合算法对多流遥测数据的融合处理进行了研究,以提高数据的完整性和可靠性,在实际任务中,验证了融合方法的有效性。     

基于最近邻聚类分析的多站遥测数据融合方法

为研究多测站遥测数据智能对接方法,提供高质量全弹道遥测数据,利用多传感器信息融合技术,采用最近邻聚类分析算法实现目标识别级多测站遥测数据融合。以某次试验5个测站的遥测数据为例进行了仿真测试,测试结果表明:该方法能从多个测站中遴选出最优遥测数据帧,经整合重组后实现多测站原始遥测数据融合,有效剔除非正常跟踪遥测数据,提高了数据处理效率和质量。     

遥测数据处理中多源数据融合处理方法的探讨

主要研究了遥测数据的特点和现有遥测数据处理方法的一些优缺点，并在此基础上探讨了数据融合技术在遥测数据处理中的一些可行的应用，提出并重点讨论了一种基于加权平均的遥测数据帧融合处理的方法，改进了以往数据帧处理方法的不足，提高了遥测数据处理的可靠性和精确性。     

一种基于观测支持度的动态加权融合算法

为对无人机通过各种同类传感器获取的数据进行融合处理,得到更精确的导航数据,提出一种动态加权 融合算法。引入观测支持度的概念对传统的平均加权算法进行改进,通过计算各传感器测量数据间的相互支持度信 息,并依据观测支持度的变化特征,实时动态更新融合权重进行多传感器数据的融合。将算法应用到实际飞参数据 的分析处理,结果表明：该算法能够根据传感器数据特征实时调整权重分配,融合结果较传统的平均加权算法更加 准确、可靠。     

基于不确定度评定的组合导航稳健加权融合算法研究

针对卫星导航系统在实际测量中存在大量野值的情况，利用M估计计算各系统污染分布统计特性，应用不确定度评定分配权值并进行融合。通过实例分析该法在模型及算法选择上均具有优越性。     

基于加权聚焦度的多焦点图像融合算法

为保留更多的源图像信息特征,克服基于梯度等融合算法容易产生伪影的缺陷,提出一种基于加权聚焦度的图像融合算法.计算每个源图像的聚焦度量值空间频率、改进的修正拉普拉斯算子和和梯度加权和,得到聚焦状态图 MSF、Mi-SML和 MSoG,根据隶属函数求出相应隶属度值μSF(z)、μi-SML(z)和μSoG(z),得到各源图像的权重,根据线性归一法生成最终的融合图像,并将该算法与当前几种典型图像融合算法进行主客观评价.结果表明:该算法的标准偏差(σ)高出4.699,平均梯度(G)高出0.382,信息熵(H)也是最高的,其他评价参数也在可接受的范围内,融合图像更清晰,没有产生伪影.     

基于数据挖掘的遥测数据信息化系统

简述了数据挖掘的概念,结合遥测数据的实际应用情况,利用数据仓库技术,构建了基于三层结构的遥测数据仓库体系,并分别论述了各个层的具体内容和功能。建立了遥测数据仓库的逻辑模型,通过各种数据挖掘模块和算法,实现了遥测数据决策支持系统。最后从三个方面探讨了这项技术在遥测数据处理和分析中的应用,使遥测数据在试验任务中更好地为故障诊断和决策提供依据。     

基于多源遥感影像信息的数据融合技术

数据融合是利用计算机对数据进行处理,得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程。详细讨论了基于多源传感器的时间融合与空间融合,探讨了多源时空信息的串行融合与并行融合算法,得出了遥感影像信息数据融合系统的融合层次和融合准则。     

基于TOPSIS的遥测数据质量评估方法研究

在综合分析影响遥测数据质量诸因素的基础上,构建了基于TOPSIS方法的遥测数据质量评估模型,给出了具体的实现方法和步骤,并针对试验任务进行了计算和分析,结果表明该方法能够提高遥测数据处理精度,缩短数据处理时间,具有良好的应用价值。     

基于FPGA的BMK遥测数据采集的实现

介绍某航空产品发送的BMK遥测数据的格式及采集原理。由于传统方法不能准确地接收数据,针对其中存在的数据丢失等问题,提出了一种解决方法。该方法通过FPGA对接收到的BMK遥测信号进行时序重建,并在计算机中开辟大的空间进行存储,从而去除了信号在传输中的干扰,得到理想的信号。大量试验表明,该方法能够在10 m的传输电缆上可靠地采集数据。     

基于VHDL的高速可编程遥测数据采编器的设计

采用自上而下的设计方法,利用VHDL硬件语言实现高速可编程数据采编器的设计,通过编程完成对遥测数据的采集和发送信道的编排工作,并对码速率、帧长、字长和码型等主要指标实现现场可编程,增加了遥测系统的灵活性和适应性。     

基于模糊信息融合的快速数据关联算法

为解决密集杂波下的目标跟踪难题,将目标的距离特征、方位特征进行模糊信息融合,并与概率数据关联算法相结合,得到一种优化的概率数据关联算法。该优化概率数据关联算法与密集杂波下较为有效的联合概率数据关联算法相比,不需产生所有可能的联合事件,因此计算量较小,易于工程实现。仿真结果表明,在不同的杂波环境下,该算法都可以取得令人满意的跟踪效果。