新型海战场信息融合体系结构

针对现有信息融合体系结构在网络时代海战场应用时存在的不足,提出了一种基于服务的新型信息融合体系结构,并对体系结构的基本构件,如传感器中间件、武器中间件、信息中间件以及混合服务器模型进行了较详细的分析和探讨.     

多传感器融合列车测速定位实验平台的研究

阐述多传感器融合在列车测速定位中的应用;通过搭建多传感器融合的列车测速定位实验硬件平台,并利用虚拟仪器软件LabVIEW,实现平台的软件功能;介绍在铁路现场进行的实验及所获得的有效数据。     

用于车辆自主导航的多传感器数据融合方法

提出了一种用于车辆自主导航的多传感器数据磁合方法.首先分析了车辆自主导航过程的态势与威胁,建立了车辆行驶某时刻场景模型.然后综合现有各数据融合模型的优势,运用混合、分层的融合结构改进自主行驶的有效性和准确性.最后将该方法集成到湖南大学自主研制的无人驾驶汽车测试平台上.在城市道路的实际场景中,初步实现了基于路线和交通锥形标的自主导航和行驶任务,车辆自主行驶的融合决策准确率可达到97.5%,表明该方法具有可接受的性能.     

应用于二进制除法位数扩展Ⅳ阶预测-校正迭代算法

提出了一种扩展二进制除法位数的Ⅳ阶预测．校正迭代算法．该算法每次迭代将除数位长一分为二,直到除数位长与基本除法位长相同．相应地商分前后两步求出,每步中除数高半数位作为除法运算的除数预测商值,低半数位和部分余数形成部分积校正预测值．理论分析并论证了调整值集合为[0,-1,-2],给出了32位以内的各次校正概率曲线图．实验结果表明,本算法与比较除法相比,计算效率可提高3到10倍（取决于基本除法的位长）．本算法能得到准确余数,符合IEEE浮点数的舍入规范．     

基于D-S证据理论的机车润滑油信息融合处理技术研究

介绍了Aempster-shafer（D-S）证据理论及其主要特点,分析了多传感器信息融合处理技术的主要方法,提出应用光谱仪、铁量仪、颗粒计数器和分析式铁谱仪,监测机车润滑油油样多组数据,多组数据的信息融合结果可以作为判断机车的实际磨损情况依据．     

面向高速公路交通调度的动态数据融合

在高速公路交通动态数据融合需求分析的基础上,采用环形线圈和微波检测器建立多检测器动态数据的现场试验站,通过多检测器组合方式构建数据检测方案;应用基于自适应加权和改进BP神经网络的数据融合方法,建立交通动态数据融合模型,研究高速公路同一时间、相同断面的多检测器的数据融合。现场试验与检测数据分析表明：基于改进BP神经网络融合方法所获得试验数据的平均相对误差较微波和环形线圈各自的精度提高了10％-20％。     

基于模糊神经网络和数据融合的结构裂纹故障诊断

本文利用模糊神经网络和数据融合技术相结合,对铝板裂纹进行了故障诊断.在梁结构的振型斜率变化率的基础上,得到了板结构两个方向的振型斜率变化率裂纹诊断指标.通过对模糊神经网络诊断结果和模糊神经网络数据融合诊断结果的比较,证明模糊神经网络数据融合诊断方法对裂纹的检测、定位和性质刻画能够达到满意的精度,也证明了在所取五种裂纹诊断指标中,振型斜率变化率裂纹诊断指标对裂纹的诊断精度是最高的.     

新型列控系统列车综合自主定位技术研究

安全、准确、高可靠的列车定位技术是列车运行控制系统的基础和核心.现有列控系统的列车定位技术依赖轨道电路,建设及运维成本高,难以适应高海拔铁路的恶劣应用环境.为此提出一种基于卡尔曼滤波的多源融合测速定位技术方案,综合利用卫星导航信息、轮速传感器信息、加速度计信息、应答器信息等,进行列车走行距离和速度计算,可以摆脱对轨道电...     

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交通信息融合技术已成为智能交通系统中研究热点,它对于城市交通综合管理、交通预案应急联动以及数字城市建设有着十分重要的意义. 采用本体技术和语义逻辑代数方法,
对多源异构的城市交通信息的统一表示、融合等问题进行了深入探索. 通过城市交通本体建立静态和动态的城市交通信息的统一语义模型,并定义本体在语义层面上的融合规约和代数操作,以实现城市交通信息融合在语义上的完备性和一致性. 在城市交通信息集成中增加语义融合功能,对降低交通信息集成的数据量,提升集成后交通信息的查询和分析效率及准确性都有较大帮助,在实践应用中也体现了一定的效果.     

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电视监控是智能交通监控系统的一个重要组成部分,其目的是通过对视频交通图像处理进行车辆、行人、环境等的监控. 根据非下采样Contourlet变换具有多分辨率、多方向性和平移不变性的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦交通图像融合方法. 融合策略采用低频系数取平均,高频系数基于邻域、兄弟和父节点信息的区域特征衡量取最大值法. 将本文的方法与小波变换、脊波变换及Contourlet变换相比较,实验结果表明,该方法取得了更好的融合效果,提高了图像质量,满足智能交通监控系统的要求.