驾驶员多源信息融合协同仿真算法研究

交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要实验研究手段。传统的微观交通仿真模型,特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型,未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程。文章利用Bayes方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程,确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为。模型验证表明:交通仿真过程中,在车辆跟驰模型实施之前,利用Bayes算法模型化驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的。     

多源融合信息泄漏检测方法

密码设备的侧信息泄漏检测是侧信道分析中的重要技术环节,旨在客观地评估密码设备的物理安全性。不同类型的侧信息在密码设备运行过程中同时存在,仅仅从单源侧信息的视角进行信息泄漏检测难以全面反映密码设备的真实泄漏威胁情况。因此,发展基于多源侧信息的融合信息泄漏检测方法,建立综合利用多源侧信息的泄漏检测方法体系,以期实现对密码设备物理安全性更全面、更客观地评估,是一种现实技术需求。本文基于如何融合利用多个信道的侧信息提出了3种多源融合信息泄漏检测方案：多源简单融合信息泄漏检测、多源时频融合信息泄漏检测以及基于多元T检验的多源信息泄漏检测。其中,多源简单融合信息泄漏检测在时域上组合利用多个信道的侧信息;多源时频融合信息泄漏检测综合利用了多个信道侧信息的时域信息及频域信息;基于多元T检验的多源信息泄漏检测基于多元假设检验方案构造。对比单源的信息泄漏检测方案,模拟实验和真实实验结果表明本文提出的多源融合信息泄漏检测方案可以降低检测出泄漏所需的侧信息数量,提高泄漏检测的效率。     

基于小波网络和证据理论的多源信息融合系统研究

在多源信息融合中，不确定、不完整和冗余现象普遍存在。为了解决这个复杂问题，本文首先利用相空间重构理论对输入的信息在相空间中进行重构，以充分提取相关信息。然后在重构相空间上，利用模糊理论、小波网络和遗传算法对上述重构信息进行了时间域信息融合。最后，利用D—S证据理论将时间域融合结果进行了空间域信息融合，并根据决策规则进行了决策。结果表明．据此形成的分布式多源信息融合系统具有良好的目标探测能力、抗干扰能力和容错能力。     

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础,然后引入信息论中有关“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”等概念,从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践,给出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。     

基于人工神经网络的多源信息融合技术研究

随着科技的飞速发展,多媒体、各种信息源获得的图像数据信息量大、范围广、冗余大,面对如此庞大的数据,要想更合理、高效地利用,必须对这些海量数据进行融合,所以多源信息融合技术成为各个领域的研究热点。人工神经网络由大量互联的处理单元连接而成,跟人的认知处理过程及其相似,具有很强的自学习能力,对不确定的各事物进行关联,以获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识的综合信息。基于人工神经网络的多源信息融合技术,结合双方的特点与优势,经过实验证明,融合后的图像效果良好。     

无线多媒体传感器网络中基于多类传感器信息的分布式视频处理

无线多媒体传感器网络中的多媒体传感器节点的功率、计算和存储能力及带宽资源受限,迫切需要低复杂度的视频处理技术对大数据量的视频进行压缩传输。基于来自网络中监控同一目标场景的多种类型传感器的信息,给出了一个新的无线多媒体传感器网络分布式视频处理系统框架;提出了一种基于多类型传感数据融合和多视角的GOP（group of picture）划分方法;在解码端,考虑单一视角视频序列之间较强的时间相关性,产生时间相关的边信息;利用来自多个视频传感节点的视频序列间的空间多视角相关性,产生多视角相关的边信息,并提供两种边信息的融合和选择机制,提高边信息的准确度和可靠性。最后仿真实验结果表明该方法的有效性和优越性。     

基于多源信息融合的风力发电机故障诊断研究

根据双馈风力发电机的工作原理和常见故障类型,对其故障诊断难点及常见的故障监测处置方法进行研究,并基于多源信息融合技术建立了风力发电机故障诊断系统,该系统通过加权融合振动信号、电流信号及温度信号,对机组的故障监测及处置工作提供更精确的指导,基于该故障诊断系统还进行了仿真应用研究,实现了故障的快速诊断和处置,具有较好的应用...     

基于石油领域本体的多源信息融合框架

对多源石油数据的分析是一个很复杂的过程,容易产生语义和语法上的冲突.通过利用本体在知识表达和自动推理上的优势,构建了一个基于本体的石油领域多源信息融合框架,并在该框架的基础上提出基于本体的元素的相似度算法及融合规则,经实验分析,能够提高多源石油数据分析的效率.     

多源信息融合技术及其工业应用

通过对近年来国内外多传感器信息融合技术研究成果的总结,系统地阐述了多源信息融合技术的一般理论(如基本内涵、融合的基本过程、方法论),分析比较了多源信息融合系统的模型结构,介绍了多源信息融合技术在工业监控及诊断维护方面的应用。针对多源信息融合技术研究中存在的主要问题,说明了该技术未来的发展方向及趋势。     

一种多目分布式视频编码的边信息生成算法

针对多目视频传感器网络,提出了一种新的空间边信息生成算法,该算法将体现图像空间信息的三焦点张量引入边信息的计算.三焦点张量的匹配点计算采用了改进的基于SIFT(Scale Invariable Feature Transform)特征描述符的匹配算法,在保持对匹配有旋转、尺度缩放、亮度变化不变性的优点同时,大大提高了计算速度.仿真结果表明.无论从率失真表现还是主观质量表现角度进行比较,该算法明显优于常用的边信息生成算法、基于运动的外推法MC-E和基于运动的内插法MC-I.     

多视角分布式视频编码中基于置信度的时空边信息融合

在现有的多视角分布式视频编码MDVC(Multi-view Distributed Video Coding)边信息SI(side information)生成方法中,时间与空间边信息的融合未能有效地选择和提取两种边信息的可靠部分。针对这个问题,提出一种基于置信度的时空边信息的融合方法。利用时间和空间边信息的可靠性模版以及时空置信度的模版,获得时空融合模版;然后,利用时空融合模版从时间边信息与空间边信息中选择出最优的像素组成最终的融合边信息。实验结果表明,在相同码率的条件下,获得的峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)相比于时间主导融合方法最高有0.79 d B的提升,相比于时空补偿融合模板最高有0.58 d B的提升。此外,获得的重构帧能有效地保留原始图像的细节部分。     

融合多源信息的地表气温插值研究

为了提高地表气温的插值精度,提出了融合多源信息的地表气温插值方法,该方法以地表气温和辅助信息之间显著相关为前提条件,利用多元地统计（拟协同克里金、基于局部变化均值的简单克里金、带外部漂移的克里金）来实现多源信息的融合。对中国720多个气象站2008年8月的月平均地表气温进行了空间插值实验,实验结果表明,综合考虑两种辅助信息的SKlm和KED插值方法最优,其原因在于：1）地表气温和海拔及地表温度显著相关,海拔反映地表气温的总体趋势,而地表温度更侧重反映它的局部趋势,综合考虑它们能更准确地预测地表气温。2）SKlm和KED均是基于非二阶平稳的插值方法,而地表气温的空间分布往往呈非平稳性,因此它们要优于其他方法。     

无线传感器网络节点分布式信息融合算法研究

节省能耗和延长网络寿命是无线传感器网络研究的核心课题之一,国内外在节点放置、路由策略方面有大量研究,通过密度控制、分级簇等路由算法减少数据冗余。通过信息融合算法减少有效数据传输量是延长网络节点寿命的有效途径,并就此进行具体研究,提出了三种典型的分布式信息融合算法,即系数加权融合、无反馈的Kalman融合滤波及有反馈的Kalman融合滤波,并对其在805.12.4/ZigBee温度测量网络应用层协议中进行实现,最后通过运算数据结果对三种算法进行了比较分析及有效性、局限性总结。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》     

Bayes分析中基于充分性测度的多源验前信息融合

针对工程实践中遇到的验前信息的多源性特点 ,给出了一种基于充分性测度的多源验前分布的融合方法 ,通过综合利用多源验前信息 ,给出了一种较为合理的融合验前分布 ,在此基础上即可进一步进行各种可靠性分析 .最后通过仿真实例证明了该方法的有效性     

国内多源遥感影像信息融合技术的新进展

遥感影像信息融合是有效利用遥感海量数据的关键技术。在总结传统遥感影像融合算法的基础上,对传统算法的改进算法和新的融合算法做了较为详尽的介绍,以期为全面系统地了解我国影像融合技术的发展,为我们的学习和研究工作提供便利。     

一种融合多源信息的脑效应连接网络蚁群学习算法

脑效应连接(Effective connectivity, EC)网络是人脑连接组研究中一项重要的研究课题,识别脑效应连接网络已成为评价正常脑功能及其与神经退化疾病相关损伤的一种有效手段.针对从功能性磁共振成像数据中进行脑效应连接网络的学习问题,提出了一种将多源信息与蚁群优化过程相融合的学习方法.新方法首先利用弥散张量...     

多源异构图像融合的源优选方法

针对多源异构图像,提出一种基于组合信息的融合优化方法。在冗余信息、自信息和组合信息等概念基础上,设计并提出组合信息的指标及其计算方法,以此设计优化算法优选融合图像源,提高融合效果,支持后期目标检测识别等应用。实验表明,该方法综合考虑了异构图像互补性及多源图像成像质量等因素,可在一定程度上提升多源异构图像融合的效果。     

面向多源信息的智能决策系统

随着信息技术的不断发展,通过各种信息采集技术和发达的通信网络带来了多个信息源的海量信息。为了对这些多源、异质和海量的信息进行有效的管理和利用,就必须通过实时的判断、鉴别、融合,从而将信息优势转变为决策优势。本文首先论述了多源信息融合和共享的背景和现状,其次提出一个面向多源信息的智能决策支持系统,能够对多源信息进行信息融合和信息共享,从而提高信息的可靠性,高效性,灵活性,最终帮助管理者做出最优决策。     

基于多尺度分析的多源视频拼接方法

针对多视频源图像的拼接问题,提出基于多尺度分析的图像配准及融合方法。在配准方面,弥补传统的基于 Harris 角点的配准方法对尺度变化不稳定的缺点,使其具有多尺度特性,提取的角点更加稳定精确。在融合方面,采用基于多尺度多分辨率分析的图像融合方法,克服传统空间域图像融合算法在频域上的不足,具有在空间域和频率域的局部化能力,并提供人眼视觉对其比较敏感的强对比度信息。实验结果表明,相比较传统方法,该方法所提取角点更精确、融合效果更好。