潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究

介绍了多传感器信息融合技术的概念，分析了多传感器集成与信息融合、方法与算法的问题，论述了潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究的必要性。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

舰载多传感器信息融合技术初探

本文对舰载作战指挥系统多传感器信息融合的需求进行了分析,提出了舰载系统多传感器信息融合的结构及理论算法,给出了软件实现的具体方法。文章对舰载系统多传感器信息融合进行了从抽象到具体的探讨,研究了适合于舰载系统多传感器信息融合的具体实现、融合数据的使用等关键技术;对信息融合进行了总体设计,给出了实现的理论算法;并对信息融合对系统通讯、资源和接口的影响作了研究。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究

对于水下作战，目标识别十分困难，因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路，应分析研究不同的方法优缺点，取长补短，综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点，分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D—S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术，提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架，并结合应用讨论了其特点。     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合是指对由多个传感器单元所获取的信息进行综合分析及处理的一种技术,它避免了单传感器的局限性,可以得到更为全面、准确的信息估计。文章主要论述了多传感器数据融合的基本原理、特点与结构、方法及应用,并对多传感器信息融合技术的研究进行了展望。     

基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究

针对末敏弹是一种新型弹药,其关键技术是敏感器技术和爆炸成型弹丸技术的特点。采用D-S证据理论改进算法对末敏弹多传感器融合技术进行研究。介绍了多传感器融合技术,提出了D-S证据理论改进算法的目标分类判定规则,并针对三种类型的传感器对三种典型目标的识别进行了仿真计算。计算结果表明多传感器融合明显优于单一传感器,有效提高了末敏弹系统的目标识别率。     

基于D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

多传感器、多手段检测的信息融合技术在电机故障诊断中的应用日益广泛。提出了一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,首先通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,然后利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息。将该方法应用于某型船直流电机的故障诊断,结果表明,该算法提高了故障诊断的可靠性和灵敏度。     

多传感器数据融合及在光电测量中的应用

在介绍多传感器数据融合技术的基本概念的基础上,分析了多传感器数据融合技术的功能模型和结构模型,并具体阐述了多传感器数据融合技术的各个阶段的融合方法和具体操作措施。最后将多传感器数据融合技术引进光电测量系统,提出了一种新的基于多传感器数据融合的光电联合测量系统的模型。     

船舶导航系统及信息融合技术的研究

利用多传感器信息融合技术,综合应用高精度GPS定位技术、电子海图信息信息系统、、图像处理技术,船舶自动识别技术、信息融合技术、数据库管理系统等先进技术设计并实现了船舶导航系统,介绍了系统的主要结构、功能以及原理.实践表明,该系统能够满足船舶导航的需要,能够提高船舶航行的安全.     

基于信息融合的水雷引信目标识别系统设计

该文介绍了水雷在水中的各种信号类型,对于水雷目标识别过程中的多个不利因素进行了分析,引进了信息融合技术来解决目标识别中的诸多不确定因素,并设计了基于多传感器信息融合的水雷引信目标识别系统。     

多传感器数据融合并行处理方法研究

首先介绍了多传感器数据融合并行技术发展现状,分析了影响多传感器数据融合处理并行化的主要难点,在此基础上提出了一种基于数据空间独立划分的并行数据融合理论框架,并基于该框架给出了一种数据空间的近邻聚类非规则区域＂软＂划分方法,将融合计算自适应地分解成多个独立子任务,均衡地分发到各计算节点自治计算。该方法能较好克服并行数据融合中数据耦合、共享同步等技术问题,提升数据和计算空间并行度,具有良好的并行扩展性。试验结果表明了所提出方法的有效性。     

多传感器综合目标识别技术研究

描述了传感器与目标身份信息的特征，提出了多佑感器特征级综合目标识别的系统结构，并介绍了与综合目标识别相关的关键技术，重点阐述了几种目标识别融合算法。     

水下目标识别的一种信息融合算法

利用布设的水下传感器对水下潜艇进行探测预警是反潜的一种重要反潜手段。本文利用信息融合算法对水下目标识别中多传感器获得的不同数据进行信息融合,从而得出识别结论。     

D-S证据理论及其改进算法研究

在多传感器数据融合中,D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有效的方法。但是,当证据严重冲突或完全冲突时,利用D-S证据理论法计算容易给出错误的结果。改进的证据理论法虽然解决了上述问题,但通过分析数据试验发现改进方法在处理一般的证据时效果不理想。文章将经典证据理论和改进方法相结合,发挥两种方法的优点,以达到更好的识别效果。     

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法

结合舰载直升机传感器探测方式的分析,对现有信息融合跟踪算法进行研究,指出其存在的计算速度和精度的问题,提出一种改进的多传感器目标融合方法.将该算法代入某作战仿真系统进行验证.该方法与原先算法相比,计算迅速、精度较高,对舰载直升机改进跟踪战术具有重要的参考价值.     

基于支持向量机的多传感器船舶火灾探测技术

针对船舶火灾探测误报率高的情况，为提高火灾探测系统的可靠性，提出一种基于支持向量机的多传感器火灾信息融合方法。经过仿真试验证明，通过多传感器探测数据的有效融合，可以大幅提高火灾探测系统的火灾识别率。     

多传感器数据融合技术研究现状及发展方向

多传感器数据融合技术的理论和方法已经被应用到很多领域。认识多传感器数据融合技术的算法，了解其应用领域，分析数据融合技术关键问题和发展方向，有助于开展对数据融合技术广泛深入地研究和实践。     

基于信息融合的核管道缺陷检测研究

分析核管道缺陷的特点并进行分类,根据多传感器信息融合技术的原理,确定缺陷信息的融合模式和融合方法,建立基于D-S证据理论的检测信息时空融合流程。仿真和融合计算表明：该方法可以充分利用多种检测方法之间的互补信息以及核管道缺陷检测的历史数据,实现核管道缺陷类型快速而准确的判定,为提高核管道缺陷检测的可信度和智能化水平提供了一种有益的尝试。     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

多传感器融合技术在列车运行控制系统测速定位中的应用

准确可靠地获得列车速度和位置对列车运行控制系统是至关重要。提出了列车测速定位技术,引入了多传感器融合定位技术的概念,通过对多传感器融合技术的分析,说明多传感器融合测速定位技术能准确可靠地获得列车速度和位置,能使多传感器融合技术能够真正在列车测速定位中得到应用。