基于一致理论的多源信息融合研究

为了确保多源信息融合结果的正确性，需根据信源的可靠性利用信源信息．以一致理论为理论基础，在算法中用可信度权值体现信源的可靠性，根据相应一致规则实现了信源信息的合理使用．经实验仿真证明，该融合方案是有效的．     

基于模糊优选理论的空战信息融合算法

信息融合是现代空战综合电子系统的关键技术之一。为探讨解决综合电子系统中的多传感器信息融合问题,提出了基于模糊优选理论的信息融合方法,并进行了仿真计算,它优于传统的Bayes统计法、D-S证据推理方法。     

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

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。     

信息融合技术在某试验指挥控制系统中的应用

针对靶场试验指挥控制系统中的信息融合需求,提出了一种改进的联合卡尔曼滤波算法,用计算加权系数的方法代替原来的计算加权矩阵,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵。以GPS系统和地面某雷达的测量数据为例,对该算法进行了计算机仿真。结果表明,该算法对于抑制滤波发散、提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的。     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

鞍山人口发展特征研究

通过分析鞍山人口增长、结构、质量、人口空间分布特征以及鞍山人口与经济增长的关系来研究鞍山人口发展特征以及发展过程中出现的问题,并提出相应的对策。     

基于信息优化融合的煤矿井下环境安全监测技术

针对传统的传感器监测矿井环境存在评判可靠性低、数据单一的缺点,提出一种基于多参数、两级信息优化融合的安全监测方案.该方法综合了瓦斯、粉尘、CO、风速、温度对矿井环境的影响,利用多传感器采集其参数,首先用Bayes理论对剔除了疏忽误差的同质数据源进行一级融合,形成矿井环境特征向量,然后用灰色理论进行灰色关联度分析的二级融合,根据融合后的关联度判断环境安全等级,实现对矿井环境监测参数的优化和整合.研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,既实现了同质数据源的优化,又从整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了监测系统的可靠性、全面性.