多传感器多模型动态系统交互式数据融合估计的一种算法

基于多传感器多模型信息,给出了目标状态基于全局信息融合估计的一种新算法,并通过计算机仿真验证了这种算法的有效性。     

多传感器信息融合的结构及其算法

文章介绍了多传感器信息融合的四种结构及其算法.并阐述了各自的优缺点,集中式最大的优点是信息损失最小,但计算负担重;分散式结构,系统的可靠性和容错性高,计算和通信负担比集中式要轻;分级融合结构,其计算和通信负担介于集中式结构和分散式结构之间.     

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...     

多传感器分布式Kalman滤波融合算法

讨论多传感器数据融合算法,给出了一种使用于一般线性系统的多传感器分布式Ｋａｌｍａｎ滤波算法。     

多平台多传感器多源信息融合中的时空对准研究

讨论了多平台多传感器多源信息融合的时空对准的一般方法，并给出了一种适用于最优估计的平台间对准方法的数学模型。最后给出了基于这种配准模型的EML算法和仿真结果。     

多传感器信息融合中的概率数据关联算法

多传感器信息融合是现代C3I系统中的一项关键技术,在军事和民用方面有着极为广泛的应用背景,是目前科技界的一个热门研究.本文提出利用PDA(Probabilistic Data Association)算法最优性能状态来有效减少目标跟踪门内无效观测的数量,达到改善算法性能的目的.通过理论分析,证明本方法的有效性,尤其在强干扰的环境中更为明显.     

基于Kalman滤波的多尺度融合估计新算法

将信号的多尺度分析方法与多传感器数据融合技术相结合，基于某一尺度上给定的状态模型和在不同尺度上拥有不同采样率的多传感器分布式动态系统，提出了一种新的基于Kalman滤波的多尺度融合估计算法；在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计值；计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于动态加权下测量方差适应的同质多传感器融合算法

在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,由于测量方差预先设定,从而导致信息资源的浪费和状态估计精度的下降,为此提出一种动态加权下测量方差自适应的同质多传感器融合算法．该算法依据各传感器当前时刻的滤波精度合理地分配权值,同时测量方差的时变特性,使得每次测量的信息得到充分的利用．仿真结果表明,该算法显著地提高了对机动目标的跟踪效果并具有实时性的优点。     

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。     

基于通信故障的多传感器系统融合估计算法研究

在实际多传感器动态系统中,气候、机械故障以及人为等因素都可能使系统中某些传感器以及线路出现故障,从而导致正常的融合算法(本文是指通信正常情况下的无反馈层次结构融合算法)无法正常运行．本文对某些传感器出现通信故障的多传感器动态系统进行了研究,通过改进现有的系统框架,提出了一种新的融合估计算法．该算法能够自动地对发生故障的传感器进行实时跟踪和检测,并做出相应的处理,从而保证系统能够继续正常工作．新算法具有很高的灵活性和实时故障处理能力,最后计算机仿真证明了该算法的有效性．     

多传感器数据融合在切割机器人系统中的应用

为了对造船中所用型材变形进行在线检测，在高精度划线切割机器人系统中，建立了多传感器检测系统，引入基于小波变换和虚拟噪声自适应卡尔曼滤波的多分辨率最优多传感器数据融合方法，实现了对噪声统计量缺乏先验知识和模型参数不确切的多分辨率多传感器的数据融合。实验结果表明，多传感器数据融合可以有效地实现变形型材的在线检测，提高系统的测试精度和可靠性。     

多传感器信息融合的时间不确定性

分析了测量融合方案的测量信息时间不确定性,将时间不确定性转化为系统不确定性．以跟踪问题为例,讨论了卡尔曼滤波器、确定性系统的鲁棒滤波器和参数不确定性系统的鲁棒滤波器3种滤波器的应用,给出了3种滤波器的求解结果,并对其表现进行了比较．仿真结果表明,在时间不确定性条件下,3种滤波器的性能都有所下降,2种鲁棒滤波器的滤波误差的方差始终比卡尔曼滤波器的方差小。     

多传感器数据融合技术与单平台火控系统

分析了多传感器数据融合技术的优越性和单平台火控系统的不足，应用数据融合技术，不仅可以提高目标的探测和分类能力，亦可提高目标跟踪精度，给出单平台火控系统数据融合结构和功能图；指出应用神经网络融合方法优于其它算法。     

多传感器信息融合技术在侦察系统中的应用

分别阐述信息融合的基本概念和多传感器侦察系统中信息融合的模型设计,重点分析Dempster-Shafer证据推理理论在多传感器侦察系统信息融合中的应用。     

基于NETDDE的网络式多传感器信息融合Kalman滤波器

Kalman滤波算法是目前应用较多的多传感器信息融合方法之一,其中的分布式Kalman滤波算法因其计算负担小、易进行故障诊断和分离的突出优点而广泛应用于民事和军事领域。用具有强大矩阵运算能力和绘图功能的MATLAB作为核心处理部分,以网络DDE技术实现MATLAB与Excel的通信,编写了网络DDE通用程序,该程序可以使不同地理位置的传感器采集来的存于各客户端Excel的观测值传入服务器MATLAB,通过分布式Kalman滤波融合算法进行处理,方便地解决了网络式多传感器信息融合这一实际应用问题。     

带有色噪声的广义系统信息融合Kalman滤波器

对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题.基于Kalman滤波方法,在线性最小方差信息融合准则下,给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman滤波器.为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.     

基于信息融合的图像分段检测

基于鲁棒控制理论,在视觉信息与机械运动信息的有机融合方面采用了多信息分布检测控制的信息融合方法;在理论上证明了各传感器的决策值经过与或逻辑表决融合后,可以使系统的误警概率减小,检测概率增大,并通过实验验证了上述理论的正确性.