多传感器信息融合分类识别系统中冗余知识判定的关系代数方法

在基于多源信息融合的对象分类识别系统中,信源/传感器数量的增加往往使数据处理量急剧增长,不仅占用大量计算资源,提高运行成本,而且降低了系统可贵的实时性.本文提出用关系代数方法判定由信源传感器提供的知识有无冗余,从而精简和优化信源/传感器资源的配置和组合.     

潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究

介绍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的问题,介绍了贝叶斯准则、D-S证据理论、模糊理论和神经网络的4种方法与算法,论述了潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究的优点及其必要性.     

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。     

多传感器信息融合仿真平台的设计与实现

在多传感器信息融合系统的开发中,需要一个灵活可靠的仿真平台来对各种传感器模型、关联算法和融合算法进行调试评估。多传感器信息融合仿真平台经过模块化设计,面向对象方法编程,使得其具有开放性,易于扩展等特点。并给出一个该仿真平台的运行实例,使该仿真平台的可靠性、实用性等得到验证。     

基于多传感器信息融合的移动机器人障碍探测系统

采用单目CCD摄像机获取环境空间的网像信息,融合来自超声波测距传感器系列的深度数据可完成对环境空间的快速理解.设计出基于多传感器信息融合的移动机器人障碍探测系统,分析了多传感信息A/D数据的实时采集方法,采用多传感器数据自适应加权融合算法获取最终测量结果.实验表明该算法具有线性无偏最小方差性,可获取最优的数据融合值.     

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。     

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。     

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。     

多传感器信号融合算法的仿真

基于贝叶斯推理的多传感器最佳融合规则不能用于多目标的信号判定,本文对改进的多目标多传感器信号融合算法和经典算法进行了仿真,讨论了仿真结果,并对两种算法进行了比较。     

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.     

互操作性与传感器信息融合（一）

分三个部分阐明传感器融合系统的互操作性为什么是一个数学问题以及如何解决这个问题。第一部分(航迹管理)简单解释了传感器融合系统为实现互操作必须彼此互通。第二部分(系统体系结构)对互操作传感器融合系统体系结构的重要约束条件进行了示范。第三部分(寻求解决方案)讨论了受约束的体系结构问题以及与其他传感器融合工程的互操作性关系问题的最理想的解决方案。最后描述了实现传感器融合系统互操作的必要步骤。     

柴油机多传感器故障诊断

运用多传感器二级融合模型,探讨了基于多传感器融合的柴油机故障诊断方法和手段,并以X4105G柴油机为研究对象,列举了采用多传感器故障诊断方法,对柴油机的各类故障进行了诊断.     

信息融合系统中监控点的选择研究

本文针对信息融合技术中的传感器位置选择问题，将Ｒｏｕｓｅ故障３传播模型用于异常事件传播模型，提出了传感器位置选择的一般原则及基于信息论的选择方法。     

异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期不同以及具有不同的通信延迟，导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。     

多传感器信息融合技术在舰船组合导航系统中的应用

介绍了舰船惯导系统的误差模型,针对该模型,提出了基于信息融合原理的联合卡尔曼滤波器的结构及算法。理论分析与仿真结果表明,该舰船INS／GPS／Loran-C组合导航系统的设计合理,算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合卡尔曼滤波器可提高系统的容错性能。     

雷艇信息融合技术

多传感器融合是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化化科学的复合型学科,是一个正处于发展中的研究方向。在讨论了多传感器信息融合的基础上,对其关键技术进行了进一步的讨论。并探讨了线导鱼雷与潜艇通过线导通道进行信息融合的若干实际问题,指出雷艇信息融合在这方面存在的特殊性,并展望了其应用前景。     

潜艇信息融合的一个框架

讨论了潜艇多传感器信息融合的一些基本问题,提出了一个适于该融合问题的融合框架。重点探讨了该框架结构的实现,以及存在的困难。     

单舰多传感器数据融合系统分析

本文从数据融合结构和算法的一般理论出发,分析了水面舰艇的数据融合问题。根据美国实验室联合指导委员会（ＪＤＬ）提出的结构模型,以及英国“数据融合技术演示系统（ＤＦＴＤＳ）”的实践经验,在对大中型水面舰艇的传器进行深入分析的基础上,提出了单舰传感器数据融合的分层结构。并讨论了各层进行数据综合的算法。