多传感器信息融合的车载定位方法的研究

阐述一种利用多传感器信息融合技术提高车辆定位精度和可靠性的方法。首先,通过建立陀螺仪、加速度计和里程计传感器的数学模型和联邦卡尔曼滤波器数学模型,对SINS/GPS/OD传感器采集到的数据进行信息融合处理,提高系统定位精度和可靠性;其次,采用MATLAB对纯惯性导航系统、SINS/GPS/OD组合导航系统及其各子系统进行了数字仿真。仿真实验结果表明:本系统较纯惯性导航系统定位精度显著提高,并具备一定的容错能力。     

基于多传感器信息融合的汽车酒驾测控系统设计

针对传统单点汽车酒驾检测系统忽略了车内气流流动对检测精度和准确度的影响,文章探索性地提出了一种基于多传感器融合技术的汽车室内酒驾测控方法。基于D-S证据理论设计信息融合算法,并设计了酒驾测控系统的主要硬件系统与工作模式,完成了基于多传感器检测的汽车酒驾检测与控制系统方案设计。     

多传感器信息融合的前方车辆检测

为提升辅助驾驶系统对于道路环境中车辆的感知能力,通过机器视觉与毫米波雷达信息融合技术对前方车辆进行了检测。融合系统中对摄像头和毫米波雷达进行了联合标定,借助三坐标测量仪确定两者的数据转换的关系,优化了深度学习算法SSD的候选框,提高了车辆的检测速度,选用长焦和短焦两种摄像头进行前方图像采集,并将两者重合图像进行融合,提升了前方小目标图像的清晰度,同时对毫米波雷达数据进行了处理,借助雷达模拟器确定合适阈值参数实现对车辆目标的有效提取,根据雷达有效目标数据对摄像头采集的图像进行选择与建立感兴趣区域,通过改进的SSD车辆识别算法对区域中的车辆进行检测,经过测试,车辆的检测准确率最高达到95.3%,单帧图像平均处理总时间为32 ms,该算法提升系统前方车辆检测的实时性和环境适应性。     

多传感器数据融合目标识别算法综述

多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域得到了较大的重视和发展.在介绍多传感器数据融合目标识别基本原理及其算法理论依据基础上,从概念分类方面,对目前多传感器数据融合目标识别算法进行了全面综述,包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法综合识别法等,说明了各算法特点及对其的进一步改进,列举了目前国内外一些已经发表的重要算法,为下一步多传感器融合目标识别研究提供了一定的理论依据.     

多传感器数据融合中的数据预处理技术研究

数据预处理是进行多传感器数据融合的基础,也是多传感数据无误差坐标转换的必不可少的处理过程.阐述了数据空间对准技术和时间对准技术,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果,提高了融合数据的一致性、准确性和可靠性.     

基于模糊理论的多传感器数据融合系统

利用模糊理论解决不确定性问题的优点,将其应用于数据融合系统;根据模糊控制数据融合模型,对模型中涉及到的容错处理、时空对准问题进行研究;分析了模糊理论在融合算法中的处理过程;并根据不同的对应情况加以讨论说明;最后通过仿真检验分析,证明该融合系统能有效地提高测量数据精度.     

多传感器数据融合系统中时间配准算法分析

在多传感器数据融合系统中，要求融合处理的各传感器数据必须是同一时刻的，这样才可能计算出目标的正确状态。但实际系统中，由于数据传播的延迟、传感器采样周期的不统一等，都会带来时间上的误差，而时间误差对测量的距离数据和距离变化率数据都会带来很大的影响，因此在融合前必须进行时间配准。本文着重分析了目前时间配准常用的几种算法，并分别进行仿真验证，得出了有益的结论。     

多传感器数据融合技术在家庭安防系统中的应用

为了实现家庭环境量和防盗报警的智能化控制,提出一种多传感器数据融合技术在家庭安防系统的应用技术,该系统以CC2530单片机架构无线通信网络,利用激光、烟雾、一氧化碳、温度、湿度、光照等传感器技术,将数据采集后,通过Zig Bee无线路由器将数据发出,与主控制器一侧的Zig Bee协调器将传感器的数据接收,通过触摸屏实时的显示家里的环境量,参数若越限,实时报警。测试结果表明,该系统能够达到家庭安防系统的控制要求,运行稳定,可靠,具备实用性和推广价值。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

在制导与跟踪系统中．雷达和红外成像传感器所固有的优缺点,决定了其自身的局限性。为综合利用上述传感器信息,提高目标跟踪精度,提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法,算法首先对红外图像进行处理,然后基于上述处理结果．利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪,最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果。在有效提高跟踪精度的同时,减少了运算量。     

多传感器数据融合提高水声定位精度

水下水声环境具有复杂性和不确定性,造成单个传感器接收信息不全和不可靠,定位水下目标精度不高,采用多传感器联合定位成为一个趋势。针对采用多传感器数据融合提高水声定位精度,提出了两种数据融合的方法,优化加权平均法和自适应加权平均法,当待融合数据为两个时,通过理论分析得出了计算加权因子的公式。由数值仿真得到了两种方法的融合精度,结果表明优化加权平均法和自适应加权平均法都可以有效地改善定位精度,但是后者的效果明显优于前者。     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。     

基于神经网络的移动机器人多传感器数据融合研究

针对单超声波的测距缺陷,采用多个超声波结合红外开关共同测距,提高整体测量精度;针对BP神经网络训练收敛速度慢,容易陷入局部极小值等缺点,加入动量-自适应因子来改进BP神经网络;将改进的BP应用于移动机器人传感器旅行家II号数据融合中,实践证明,经改进后的BP神经网络收敛精度高误差小,融合后的信息比未经融合的信息更精确。     

On batch verification with group testing for vehicular communications

In this paper, an efficient identity-based batch signature verification scheme is proposed for vehicular communications. With the proposed scheme, vehicles can verify a batch of signatures once instead of in a one-by-one manner. Hence the message verification speed can be tremendously increased. To identify invalid signatures in a batch of signatures, this paper adopts group testing technique, which can find the invalid signatures with few number of batch verifications. In addition, a trust authority in our scheme is capable of tracing a vehicle’s real identity from its pseudo identity, and therefore conditional privacy preserving can also be achieved. Moreover, since identity-based cryptography is employed in the scheme to generate private keys for pseudo identities, certificates are not required and thus transmission overhead can be significantly reduced.     

基于数据融合理论的多传感器几何定位算法

为解决多部(3部及以上)2D传感器网络对三维空间目标的定位估计和定位精度问题,克服地球曲率对观测模型的影响,建立了考虑实际地球曲率的等效地球模型和传感器观测模型,提出了此模型中基于二次数据融合的多传感器组网几何定位算法,该方法将几何定位与数据融合理论相结合,并对融合数据进行二次融合,充分利用了各传感器的量测数据。仿真实验证明了方法的有效性和实用性,在多部2D传感器组网的情况下可对三维空间内目标实现精确定位,定位误差趋近于克拉美-罗下界(CRLB),具有工程实用价值。     

多传感器数据融合技术在机房监控系统中的应用

基于ZigBee技术设计机房环境监控系统,根据无线传感器网络自身的局限性和监控网络多种传感器协同工作的特点,重点研究多传感器数据融合知识,并将模糊数学的D-S数据融合技术应用到该系统网络中,为了确保无线传感器的稳定性以及采集到的数据的准确性,系统加入智能判别过程。实践表明,该研究达到了预定目标。     

多传感器信息融合技术的车载酒精测试系统设计

针对车载酒精测试系统中单一传感器信息采集点的局限性和误差大的问题,采用多传感器信息进行融合来提高检测结果的可靠性。实验结果证明:本设计方案能够有效降低成本,有效防患驾驶员酒后驾车,对防止其它违规驾驶也非常有效。     

多源传感器数据融合的电气设备故障诊断研究

随着信息自动化技术不断更新换代,电气设备被广泛应用于工业生产过程之中,电气设备可靠性对工业的生产稳定和安全发挥着十分重要的作用。为实现设备的故障诊断诊断及预测,通过数据融合方法对多源传感器检测到的信息进行分类处理,对数据融合的故障诊断模型与方法和数据融合技术在电气设备故障诊断中的应用进行分析,为设备故障分析提供科学依据。     

基于北斗/惯导与多传感融合的无人机参数矫正方法研究

针对无人机飞行过程中姿态、定位以及高度参数不精确的问题,提出基于北斗/惯导与多传感器融合的无人机参数矫正方法,介绍了在北斗/惯导组合系统中融合气压传感器与速度传感器的采集参数,结合卡尔曼滤波器算法推算最优定位值。由速度传感器提供具体参数给惯导系统,并利用加速度与航偏角之间的关系预测无人机轨迹,结合北斗系统当前定位参数推算出最优值,将运算得到的无人机参数通过无线通讯的方式发送到终端进行存储显示。结果表明:采用多传感融合方式矫正的方法有效提高飞行轨迹与姿态的监测精度,定位精度达到3m,为操控无人机提供了有力的理论依据。     

基于反向散射通信的车辆精准定位技术

高精度车辆定位是自动驾驶、车联网中的关键技术环节,其中一个研究热点和难点是如何在高密度城市、隧道、地下车库等无法获取GPS或蜂窝网基站定位信号的区域实现低成本、高可靠的车辆精准定位。对此,创新性地提出了一种基于反向散射通信的车辆精准定位技术(即"BackCom车辆定位技术"),其仅须在车辆顶端安装一个包含2根天线的定位阅读器以及在道路边部署至少一个定位标签,便可实现高精度车辆定位。经仿真验证,BackCom车辆定位技术可以取得极高的定位精度。同时,BackCom车辆定位技术极易扩展,通过增加其定位阅读器中的天线数量,可进一步提升其定位精度。BackCom车辆定位技术具备低成本、低功耗、高精度、高可靠、部署方便等优点,适用于各种行车环境,具备极高的理论研究价值和商用价值。