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应用于状态监测的多传感器融合估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在状态监测的工程实际中, 使用多个同类传感器进行在线测量可以得到更为准确的状态估计.但各传感器测量噪声会出现相关的情况, 而且很难得到相关测量噪声的方差矩阵的精确值, 测量系统往往是不确定的.本文根据系统测量将系统分解为确定和不确定扰动两部分, 分别进行估计, 然后将两者的融合估计结果相加得到了最优鲁棒的融合估计.针对确定部分, 利用同类传感器的测量方差为Pei-Radman矩阵的特性, 通过求解测量噪声方差矩阵的最大特征值得到了一种简便的最优融合估计算法, 该算法避免了求解方差矩阵的逆的过程.针对不确定 相似文献
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该文模糊聚类是一种重要的分类方法,已有的模糊分类算法应用于极化SAR图像时只利用了光谱信息,未考虑到邻域像元间统计依赖关系,针对这一缺陷,该文引入了邻域函数来描述这种依赖关系。在模糊C均值(FCM)框架下,利用邻域函数进行类别概率松弛,而且松弛程度可根据具体应用修改,增强算法的灵活性。利用DLR实验室的全极化数据进行的实验表明即使在强噪声下本文算法也能获得一致连续的分类效果。 相似文献
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被动声传感器网时延概率定位算法 总被引:1,自引:2,他引:1
声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特点,通过对多个声传感器组网,可以实现对目标的定位和时延校准处理.提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法.首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新确定测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位.获得新的目标初始位置估计;最后,利用概率定位对新的初始位置进行概率修正,进而获得目标较为准确的位置估计,形成航迹.仿真结果表明,此算法具有计算量小,实时性强,定位精度高的特点. 相似文献
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为构建一个通用的信息融合算法测试系统,采用组件技术,定义通用的接口规范,使得在不同平台不同环境下开发的算法在符合接口规范的条件下,完全与系统兼容.在后期的算法的维护和改进过程中,接口不变的情况下只对内部处理进行修改,就能够实现算法的再测试,形成一个有利于算法开发与研究的辅助平台. 相似文献
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