推广的多传感器数据融合算法

本文对工程实际中多传感器系统线性化后存在未知的系统误差，测量噪声具有指数衰减相关，且与状态噪声相关的问题，提出了推广的多传感器数据的分层融合算法和多传感器自适应数据融合算法，给出了计算流程图，可以对目标的状态进行实时估计，这两种算法对防空导弹体系制导雷达组网数据融合具有理论意义与实用价值。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪的算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点。提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

基于多普勒频率变化率的无源定位算法研究

针对新型无源探测系统的要求,在原有多普勒频率变化率无源定位算法的基础上,为提高定位精度和收敛速度,提出了增加多普勒频率作为观测量,同时引入EKF算法对原始定位结果进行了处理。计算机仿真结果表明,改进后的算法能够满足新型无源探测系统的技术要求。     

一种基于数据融合的机动目标跟踪预测算法

在机动目标的运动跟踪中,为了减小搜索区域,需要对下一时刻目标位置进行预测。本文以医疗康复领域中基于视频的运动分析为背景,针对二维平面中静止背景的运动目标提出一种基于数据融合的预测跟踪方法。首先采用多项式拟合算法和基于“当前”模型的改进卡尔曼滤波算法分莉对运动目标进行位置预铡,然后采用数据融合的方法得到最终的预测结果．最后用计算机仿真和实验对所提出的预测算法进行了验证,结果表明本文算法与多项式拟合和卡尔曼滤波算法相比,预测误差更小,跟踪精度更高。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

论述了目标跟踪的原理和数据融合技术,为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题,提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法,这种算法基于粒子滤波技术,融合多个传感器的信息,合并不同的状态空间模型,以此减弱系统和测量噪声,来估计移动机器人的位置和角度.在仿真实验中,我们分别比较了单一传感器和多传感器数据融合的不同情况,结果表明了这种算法的有效性,并展现了良好的跟踪性能.     

基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法

针对复杂背景下的红外图像机动目标跟踪问题,在对现有的多种红外成像目标跟踪算法进行分析与比较的基础上,提出了一种基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法。该方法在对各跟踪器输出的目标位置测量值序列采用基于“当前”统计模型的模糊交互多模方法进行处理的基础上,采用基于总均方误差最小规则的自适应加权融合方法对目标状态的多个滤波与预测值进行综合处理,较大程度上提高了系统的跟踪精度与稳定性。仿真结果显示了该方法的有效性与稳健性。     

杂波环境下多传感器跟踪的数据融合

本文介绍了一种在杂波环境下,利用两个传感器跟踪一个高度机动目标的算法。该算法是由以下两个算法相结合组成：（１）适合杂波环境下机动目标跟踪的概率数据关联滤波算法;（２）适合高度机动目标跟踪的混合多模算法。文中给出了这种新算法的一个计算机模拟结果。     

异质多特征数据融合在目标关联跟踪上的应用

本文讨论了利用多种异质特征数据诸如空间状态、信号幅度、多普勒频移等信息来实现多目标关联跟踪的方法。文中由品质函数的概念定义了一种关联测度,通过关联测度定量地将可能获得的多特征数据引入关联跟踪算法中。文中阐明这一关联测度是常规关联决策的推广。为验证这一方法的性能,本文还进行了计算机仿真实验,并给出实验结果。     

脉冲多普勒引信多普勒信号及最佳启动频率分析

本文针对脉冲多普勒无线电引信的回波特点，提出利用等效散射点的方法建立引信目标的散射模型和回波模型，计算了各种交会状态下的最佳炸点误差，并通过小波变换实现了对多普勒频率曲线的平滑滤波。     

一种基于AR模型的大频偏估计算法

给出了一种适用于卫星通信的大频偏估计算法,文中称之为基于AR模型的大频偏估计算法。该算法结合相应的频率跟踪算法能够在低信噪比条件下实现多普勒频移远大于符号速率的信号捕获与跟踪。同时,还给出了该算法的计算机仿真与硬件实现。结果表明,该算法实现复杂度低,频率估计的准确高,适合于一般的非连续相位调制信号。     

多尺度数据融合算法概述

介绍了多尺度框架在数据融合中的应用,详细分析了几种多尺度数据融合算法。多尺度平滑算法是一种静态算法,具有高度并行、计算有效等特点。基于小波变换的动态多尺度数据融合算法引入了时间动态方程,是一种最优的分布式滤波算法。多尺度递归估计算法有效地解决了计算上的困难,非常适用于大型动态系统。     

一种语言值关联规则的挖掘算法

将各连续属性上的取值划分威多个语言值，利用微粒群算法优化各语言值的正交隶属函数，提高关联规则的可理解性特征，在此基础上提出了语言值关联规则挖掘算法，使得挖掘出的语言值关联规则更贴近人的思维方式，更好的反映各连续属性本身的分布特点。     

多分辨数据融合技术

本文研究了多分辨数据融合算法,设计了双正交小波及对应的ＦＩＲ滤波器。在多分辨数据融合算法中,利用小波变换连接不同分辨率的数据,以便充分利用多分辨率数据中的互补信息。仿真结果表明,多分辨数据融合算法优于传统的数据融合算法。     

基于关联规则的ABC库存分类方法

库存管理是工业工程中普遍存在的基础管理,由于库存项目繁多,一般需要进行有重点的分类管理.ABC分类法一直被广泛应用于很多场合,其基础是将库存项目按照某类价值进行由高到低的排序,然后根据2-8原则分段划分ABC类型.然而,商品项目的价值不仅仅来源其自身的销售价值,还受到其它项目的影响,如"交叉销售"效应(cross-sal e effect).本文研究了在考虑交叉销售效应影响下的项目重要度评价问题,给出了一种基于关联规则的项目重要度评价指标,称为"期望金额占用",并在此基础上给出了新的库存 ABC分类方法.通过简单算例和benchmark数据集的计算,验证了算法的效率和效果.实验计算表明,新算法下的分类结果与传统ABC分类结果之间存在着不可忽略的较大差异.     

基于多维数据的关联规则算法

通过分析多维数据对象属性的关系，结合联机分析处理技术，在建立数据立方体(Cube)的基础上，提出一个基于多维数据的关联规则算法，可以有效提高规则发现和数据挖掘的效率。最后，通过实践证明该算法有效。     

UWB-SAR方位多普勒频率变化的非线性研究

本文首先研究了超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)方位多普勒频率变化非线性现象,然后探讨了它与积累角之间的关系,接着从理论上分析了其影响,最后通过计算机仿真验证了所有结论的正确性.