多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为：信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。介绍多传感器数据融合的基本原理和过程,重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较,最后论述数据融合技术的发展趋势。     

对多传感器数据融合的综合研究

1多传感器数据融合的概念数据融合一词出现在20世纪70年代,并于80年代发展成一项专门技术。它是人类模仿自身信息处理能力的结果,类似人类和其他动物对复杂问题的综合处理。人类能将各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢、皮肤)所探测到的(图像、声音、气味、触觉)与先验知识进行综合,以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。数据融合最早用于军     

多传感器数据融合技术综述

介绍数据融合技术发展历史与研究现状,描述数据融合技术的几种典型实现方法,给出数据融合技术的主要应用,最后,对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述.     

机载火控系统多传感器航迹数据融合

为研究机载火控系统多传感器数据融合的方法。采用了多用于多目标多传感器航迹数据融事的改进的卡尔曼滤波算法，运用假设检验理论，充分考虑了位置互联的正确性和目标信号的历史信息，使其性能不随目标数目的增大而变差。计算机仿真表明：所建立的系统运行可靠；所采用的算法具有处理速度快、精度高等优点。     

基于信任度的多传感器数据融合及其应用

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出了一种基于信任度的多传感器数据融合方法.该方法首先定义一个模糊型指数信任度函数,对两传感器测得数据间的信任程度进行量化处理,并通过信任度矩阵度量各传感器测得数据的综合信任程度,以合理地分配测得数据在融合过程中所占权重,得到数据融合估计的最终表达式,从而实现了多传感器数据的融合.分析土壤含水率的数据融合结果可知,应用所提出方法使融合结果的标准差降低至0.0084,随机干扰下变化幅度仅为0.0027%,不仅达到了比传统方法更高的融合精度,而且具有良好的抗干扰性.     

一种多传感器数据信息的融合算法

为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题,提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析,以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出,该算法可以有效地剔除性能不符合系统标准的传感器,从而更...     

基于灰色关联分析的多传感器数据融合方法

提出了一种基于灰色关联分析的多传感器数据融合方法，计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵，进行灰色优势分析，然后进行数据融合。此方法考虑了各传感器测量数据的精确度，而且删除了测量比较差或测量不到的数据。仿真结果表明，应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性，适用于多传感器的数据融合。     

基于神经网络的多传感器数据融合

当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。     

采用数据融合处理技术提高传感器的可靠性

对非目标参量敏感的传感器性能（如可靠性和精度）通常是比较低的。文中提出采用数据融合处理技术检测影响传感器性能的诸多非目标参量,降低传感器对温度、湿度以及电原电压波动等非目标参量的交叉灵敏度,提高传感器的可靠性与精度。     

多源大数据融合的公交服务指数评价

以相关的公交服务国家标准为依据,从高效、便捷、安全、舒适、经济、可靠的角度,构建公交服务指数评价指标体系,并采用融合多源数据的方法,结合融合清洗和规范后的厦门市公交大数据,计算分时段的公交服务评价指标,进而结合层次分析法计算得到分时段的公交服务指数,给出适合交通大数据环境和基于行业需求的公交服务评价方法。实证结果表明:厦门公交基础数据更新效率和数据质量有待提高;厦门市公交车的准点率逐年提高,公交车与地铁接驳逐年改善,线路重复系数逐年下降,线网密度得到改善,但岛外公交车站点覆盖率有待增加。说明本文所提出的评价体系和方法是有效、可行的。     

基于多传感器信息融合的轮履混合移动机器人路况识别方法

针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机(SVM)与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Platt后验概率为基础,建立了多类SVM的后验概率模型,并构造D-S证据理论所需基本概率分配(BPA)函数;同时,将SVM与D-S相结合的信息融合识别方法应用于轮履混合移动机器人的3种典型路况识别实验.结果表明,所提出的方法能够满足轮履混合移动机器人识别平坦路面、斜坡和台阶等路况的要求.     

一种基于显著性的多尺度图像融合模型

提出一种基于显著性的多尺度图像融合模型. 先利用轮廓波变换将输入图像分解成子图序列, 然后计算每幅子图像的区域显著性, 并选取显著性大的参数作为最终融合参数, 最后通过反变换获得融合图像, 图像的显著性通过谱冗余法获得. 实验结果表明, 该方法较传统方法融合效果更好.     

采用标准量化法对多传感器数据并联融合加法电路参数设计及控制

针对解决电阻应变式传感器所组成的测力及称重应用系统中发生的常见偏载现象而定性介绍的一种加法电路的基础上[1],借助误差理论工具,依据法定设计标准(规范),以电桥电路的阻抗为分析参数,采用近似理论优化手段分别得出抗偏载电阻RG、可调电位器RW、增益控制电阻的公式表达式与函数值的取舍标准。     

无线传感器网络中的数据融合问题

雀设计无线传感器网络时，基本的问题是克服能量与带宽的限制。数据融合作为一个基本的方法，其目的是减少传感节点间的传榆量，达到降低整个网络中的能量消耗和数据冲突。为了对当前在无线传感器网络的数据融合问题的研究工作做一个全面的总结，根据自组织性和网内处理2大类对现有研究成果进行分类，并从传榆方式、网络拓扑、时钟同步、融合函数、多信号处理等多方面对当前的研究成果进行细致划分和精炼比较，为当前在这个领域的工作做了较好的综述。     

融合多尺度多特征的人脸识别方法

为降低光照、噪音、姿态等变化的影响,减少有效局部信息的损失,提出了使用图像的变换特征,及多尺度分块线性鉴别分析的算法.将图像进行多尺度划分,对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值,组合起来作为该图像的特征向量,进行线性鉴别分析.针对单一特征表示图像时的局限性,又提出了融合多尺度低频特征和多尺度奇异值特征进行人脸识别的方法.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别精度明显提高,泛化能力较强.     

分布式传感器网络中基于数据融合的目标定位算法研究

利用分布式传感器网络以及数据融合方法来提高探测系统的检测与定位精度正在成为研究的热点。提出了一种应用于分布式传感器网络中的数据融合算法,通过对各个传感器节点的定位信息的加权求和来进行数据融合,用来提高探测系统目标定位的精度。算法采用两级自适应调整得到最优加权因子。首先利用线性最小方差估计(LMSE)算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘(RLS)算法自适应地调整达到最优。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真。仿真结果表明,相比单节点定位,融合算法的定位精度有约一到两个数量级的提高。     

基于BP神经网络的压力传感器数据融合

多传感器数据融合问题已经引起许多学者的广泛关注.通常,压力传感器都存在交叉灵敏度,其主要表现在传感器静态特性不仅受目标参量的影响还受多个非目标参量的影响.由于传感器的输出受多个参量的变化的影响,导致其性能不稳定,测量精度降低.针对温度、噪声、电源波动等多种环境因素影响压力传感器输出电压值这一问题,在阅读了大量的参考文献...