模糊数据融合在目标跟踪中的应用

在目标跟踪滤波算法的基础上,提出利用模糊理论进行数据融合的算法。应用模糊理论,对双传感器的滤波数据进行特征提取,并在一定的隶属函数和模糊规则下对其进行模糊推理,得到随目标机动情况自动调节加速度方差的系数调节值,使之保持对目标机动的快速响应。分析中采用蒙特卡洛仿真方法,对融合前后的滤波结果进行比较。模糊数据融合利用领域专家总结的相关知识,将融合结果反馈给单传器,以提高各单传感器的跟踪精度。     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．     

多传感器数据融合技术对抗隐身目标

本文介绍了多传感器数据融合算法,推导了雷达观测误差与目标距离及隐身特性之间的关系,并对雷达组网的反隐身性能进行计算机仿真,得到了一些有意义的结论,论述了数据融合技术对抗隐身目标的可行性和有效性。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

多传感器稳健融合跟踪算法

讨论了多传感器融合跟踪的稳健性算法．针对集中式多传感器的融合跟踪结构,采用统计方法和随机逼近方法分析了传感器最优权的选取原则,得出了传感器融合对公共测量噪声没有影响的结果．依据最优选取原则给出了两种自适应融合跟踪算法,算法能在线适应传感器性能的变化,并使融合方差最小．采用典型航路进行了算法仿真,结果验证了理论分析的合理性和工程应用有效性．     

多传感器最大属性数据融合及其目标识别应用

为解决干扰存在下目标分类识别问题 ,在数据融合的决策层上 ,利用属性集和属性测度的概念 ,提出了多传感器最大属性融合方法 ,既考虑了各传感器得到的数据 ,也考虑了各传感器所得数据的可信度。通过试验得到融合后的识别结果优于单传感器的识别结果 ,证明了多传感器最大属性融合方法的正确性和有效性     

用于目标识别的多传感器信息融合算法研究

提出了一种用于目标识别的多传感器雅息融合算法-后验概率检测算法.在该算法中,融合中心将各个传感器送入的识别结果进行综合处理,得出最终的决策.仿真结果表明多传感器系统探测目标的性能优于单传感器系统,该算法运算量小,适于进行快速的实时处理.     

基于多特征融合的飞机目标识别

为了提高地面背景图像中目标识别的可靠性,提出一种基于多特征融合的飞机目标识别方法.该方法的基本思想是将基于显著性特征提取的目标识别方法与序贯融合方法相结合.首先用最小错误概率准则来描述目标各个特征的显著性,由此得到按显著性从大到小排列的特征序列,再采用序贯的融合方法计算并更新目标的置信度.当置信度大于等于0.9时识别其为真目标.给出了运用此方法识别机场图像中的飞机目标的实例,证明了该方法的有效性.     

基于多路图像融合的目标跟踪系统设计

针对传统视频监控在区域面积较大的场所具有目标跟踪范围有限、小目标特征不全、数据存储浪费、信息检索复杂等问题,提出基于多路图像融合的目标跟踪系统的设计方案及相关算法。根据现有智能视频分析技术,提出基于双重机制的目标检测算法以提高目标检测效率和准确度,设计单摄像头目标跟踪与特征放大并行方案解决目标跟踪不流畅及目标特征不全的问题,提出多摄像头协同跟踪与视频图像融合算法解决大范围连续跟踪问题。实验测试表明,系统能较好地在摄像头之间连续跟踪目标,并将各摄像头获取的目标关键数据进行有效融合,数据存储量小,能满足无人值守时监测需要,具有一定的实用性和可推广性。     

空基多平台多传感器机动目标自适应跟踪

在空战中，需要基于空中移动平台对机动目标进行自适应跟踪．由于机动目标“当前”统计模型符合实际目标的动力特征，所以文中基于该模型，针对空基多平台多传感器环境，推导了机动目标跟踪的状态方程和测量方程，并给出了机动目标自适应跟踪算法．Monte—Carlo仿真表明，该方法能有效地估计出机动目标的运动状态．     

基于数学形态学和神经元网络的货币识别

基于Ｇｒａｎｕｌｏｍ ｅｔｒｉｅｓ 定义的基础,给出了模式谱的定义．运用基于“开”运算的Ｇｒａｎｕｌｏｍ ｅｔｒｉｅｓ得到纹理的模式谱,并以此作为纹理的特征向量,通过双隐层的人工神经网络分类器进行分类,达到识别的目的．给出了该方法在货币识别上的应用实验结果．     

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。     

一种分布式多雷达航迹数据融合系统

有效利用多传感器信息，扩大和提高系统监测目标的能力是包括空中交通管理在内的众多领域需要的重要技术．作者在设计和实施的一个分布式多雷达信息融合系统中，提出了一种适用于线性扫描方式显示输出的水平带状空域划分时空对准方案和多信息多层次目标航迹关联融合方法．给出了系统设计的关键技术和算法．     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

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.     

多分辨率多传感器动态数据的融合和应用

基于线性均方估计建立了q叉树的多尺度自回归模型。该模型应用于分布式多分辨率多传感器进行建模，可实现多分辨率多传感器的动态数据融合。将该算法用于高精度划线切割机器人系统中多传感器的建模，实现了型钢划线切割过程中型钢边缘的动态检测。实验结果表明，多分辨率多传感器数据融合可消除噪声的干扰，提高检测系统的测量精度和整个加工系统的加工精度。     

基于DSP的运动目标识别与跟踪的系统设计

分析了目前可视跟踪系统中存在的主要问题及DSP与主控计算机之间的数据传输效率 ,提出了符合实时处理要求的可视跟踪系统结构、图像滤波和图像分割的方法 ,经在计算机上模拟表明 ,该方法效率高 ,效果好 ,完全能符合实时要求     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·     

基于自适应权值的多分类器融合方法

提出了一种类似于聚类分析的融合方法 ,它通过分析样本在特征空间的分布 ,来估计分类器分类结果的可靠性 ,并根据各个样本的具体情况自适应地为各分类器赋予权值 ,从数据融合的层次上来说 ,这是一种介于特征级和决策级的融合方法 .