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。     

基于多传感器的数据融合方法和模型研究

数据融合技术受到广泛的关注,本文结合数据融合及其一般功能模型、目标识别融合结构层次,重点分析了基于多传感器的数据融合的算法和级。比较了集中式和分布式融合处理,提出了利用实例,展望了基于多传感器的数据融合技术的发展趋势和困难。     

多传感器数据融合技术在船舶中的应用前景

论述了多传感器数据融合的基本工作原理及数据处理的基本模式,分析了微机控制系统中数据融合的一般过程．结合该技术在船舶工程中发展状况,分析了船舶信息处理过程的主要方法,并针对目前传感器技术、计算机控制技术、人工智能技术的发展,预测了数据融合技术未来的发展趋势以及扩大该技术在船舶中应用的几个重要问题。     

基于侦察应用的数据融合技术研究

简单介绍了数据融合技术及其应用情况,详细分析了数据融合技术在侦察系统中的作用,根据战场侦察传感器的特点,重点建构了战场侦察数据融合的结构模型,概要提出了数据融合的主要方法,对侦察数据融合处理的发展趋势作了展望.     

数据融合在入侵检测系统中的运用

本文针对入侵检测技术展开了相关的研究。首先对数据融合模型和入侵检测模型做了简要的叙述,其次对基于数据融合的黑板模型分析,最后对基于证据理论的入侵检测模型设计模型进行了设计。     

岩土工程数字孪生技术研究进展

针对岩土工程数字孪生技术,介绍了国内外数字孪生、三维地质建模、建筑信息模型(BIM)、仿真模拟与岩土专业计算等相关问题的发展现状,明确了多源异构数据融合、多维信息模型构建、地质体模型和结构体模型一体化集成与应用等方面的薄弱环节,提出了以理论创新为指引、以数据融合为基础、以模型集成为核心、以专业分析为出口、以平台建设为抓手的推动岩土工程数字孪生技术发展的研究思路,并从岩土工程数字孪生理论与方法创新、基于工业基础类(IFC标准)的岩土工程数据结构扩展、设计施工一体化统一BIM模型构建、设计施工协同仿真计算和多维度物联网(IoT)感知与数据融合等五个方面系统阐述了未来的重点研究方向．     

信息融合技术的方法与应用研究

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向,在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的理论和应用前景。文章在对信息融合技术应用现状研究的基础上,介绍了信息融合的定义、功能、实现步骤,阐述了信息融合常见算法及其优缺点,最后指出了信息融合技术存在的问题和发展趋势。     

多传感器数据融合模型综述

多传感器数据融合的关键问题是模型设计，数据融合模型主要包括功能、结构和数学模型。根据数据融合功能层次性和信息流通方式及传输形式，把数据融合功能模型分为五级，即检测级、跟踪级、属性级、态势级和威胁级。这种划分方法更有利于数据融合技术的研究。在此基础上，详细讨论了前三个级别的系统结构模型、数据融合系统的组成、相关数据流、系统与外部环境的界面及各种结构模型的优缺点和应用范围，并同时介绍了有关的融合算法。     

"云+VR"技术与会展产业的融合模型及机理研究

在"互联网+"与会展产业的一体化发展下,大数据、云计算、人工智能等新兴技术正积极与会展产业产生相关联系与渗透效应,以找寻自身新的产业形态.以融合模型为理论依据,在分析云+、VR技术以及会展产业发展的基础上,从理论构建、模式构建、策略构建三个方面构架融合理论框架及研究策略,采用熵值法与耦合协调度模型论证其融合效应,并尝试...     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

多传感器数据融合技术是传感器技术、模式识别、神经网络、控制理论、人工智能和模糊理论等学科相交叉的一门新兴学科 ,它被美国列为 2 0世纪 90年代重点研究开发的 2 0项关键技术之一 ,已被广泛地应用于军事和非军事领域中。而在机器人手爪中应用多个传感器 ,采用数据融合技术进行传感器信息处理 ,是赋予机器人更高智能的关键之一。该文介绍了日本营救机器人手爪中的多传感器集成和数据融合技术及操作控制 ,美国早期的多传感器手爪系统和国内机器人手爪研究的主要情况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

Data Fusion Algorithm Based on Fuzzy Sets and D-S Theory of Evidence

In cyber-physical systems, multidimensional data fusion is an important method to achieve comprehensive evaluation decisions and reduce data redundancy. In this paper, a data fusion algorithm based on fuzzy set theory and Dempster-Shafer(D-S) evidence theory is proposed to overcome the shortcomings of the existing decision-layer multidimensional data fusion algorithms. The basic probability distribution of evidence is determined based on fuzzy set theory and attribute weights, and the data fusion of attribute evidence is combined with the credibility of sensor nodes in a cyber-physical systems network. Experimental analysis shows that the proposed method has obvious advantages in the degree of the differentiation of the results.     

冻结壁原始冻胀力的分析与计算方法

通过仿生人体神经系统的活动方式，以数据融全 为基础建立了传感器／施动器模型，并将其应用于机器人系统设计中，以实现一种集感知、动作和融合于一体的面向任务驱动的设计，重点研究了数据融合对异种多传感器数据进行联想、相关和组合的多层次多方面处理的连续过程，从而进一步完善了数据融合论。     

基于D-S证据理论与嵌入式传感器的监控与故障诊断

在水电站的故障监控与报警系统中一般都采用实时采集传感器数据并进行处理分析的方法,这不仅增加了通信的负担而且由于恶劣的电磁环境也容易造成数据的误传;为了克服这些缺点,提出了一种采用嵌入式传感器与数据融合理论相结合的故障监控与诊断的方案,并且在吉林丰满水电站的发电机线圈温度的监控系统中得到了实际应用     

D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用

为解决车辆目标识别问题 ,采用基于推理的数据融合方法 ,分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ,并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ,实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 ,验证了这一方法的正确性和有效性     

改进时空DS证据理论在车辆识别中的应用

将证据理论作为数据融合方法,将多传感器多测量周期的数据进行融合,讨论了集中式,分布式无反馈,分布式有反馈三种融合方法,将其应用于车辆类型识别方面,并通过实验对这三种方法进行了比较,得出在传感器提供数据较准确时,分布式有反馈融合方法的分辨效果最明显,而在传感器提供数据不是非常准确(甚至错误)时,分布式无反馈方法得到正确结果的准确率最高.     

基于粗糙集理论的分布式检测系统数据融合

探讨分布式检测系统数据融合的粗处理方法,给出基于粗糙集理论的分布式检测系统的数据融合结构和相容算法, 通过不可分辨关系确定属性约简、导出决策规则,并将其应用于油田输油管测漏系统中,结果证明了该方法的合理性和有效性.     

多传感器数据融合的数学方法研究

为了有效融合多个传感器的测量数据,得到准确的融合结果,综合对比了基于关系矩阵应用综合支持度的数据融合方法、基于Bayes理论的数据融合方法和基于分批估计理论的分组融合方法.提出了分批数的大小和与其他测量数据偏差比较大的数据的分配方式决定了分组融合方法融合结果的准确性,详细分析了不同分批数对融合结果的具体影响,提出了有效的数据分配方法.实例计算结果表明,合适的分批数以及对偏差比较大数据的合理分配可以有效地提高融合结果的准确性,对提高测量系统的测量准确性有很好的促进意义.