数据融合技术在计程仪中的应用及其验证

本文简要介绍了复合式计程仪数据融合技术的基本原理、特点和实现方法,根据实际试验结果,对试验数据进行分析,验证数据融合算法的有效性。     

铁路重大突发地质灾害应急监测技术研究

我国西南山区地形地质条件极其复杂,具有地质灾害范围大、规模广、频率高、突发性强等特点,而山区铁路建设不可避免地需经过这些区域,因此,山区铁路防灾监测一直备受关注.2019年8月14日,受连日强降雨影响,成昆铁路K310+668～K311+232区段发生高位山体崩塌灾害,导致铁路断道3个多月.为保障抢险施工期人员安全及临...     

Application of the fault diagnosis strategy based on hierarchical information fusion in motors fault diagnosis

1Introduction Withthedevelopmentofequipmentinsize,complexity andsystematization,ithasdrawnwideattentionof scholarsathomeandabroadtointroducetheinforma tionfusiontheoryintothefieldoffaultdiagnosis.Neu ralnetworktechnology[1,10]isconsideredpracticaland effe…     

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复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

高等级公路路段交通状态融合识别模型

为了给区域交通管理者提供合理、准确的交通状态信息,提出了一种全新的可用于识别高等级公路路段交通状态的方法。针对路段中检测单元上交通状态决策信息的离散、模糊和时变特征,将路段内相邻检测单元同类交通状态决策信息合并,得到有序交通状态块;基于vague集理论提出了一种新的加权距离公式,并将合并后各交通状态块在路段中的位置和长度作为权重,建立了基于交通状态块决策信息的路段综合交通状态融合识别模型。通过算例验证了该模型的有效性,为识别高等级公路路段交通状态提供了一种新途径。     

基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法。在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CUSUM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型。该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响。实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件。     

信息融合系统性能测评指标和方法研究

针对某信息融合系统给出了评估方案,并基于概率统计提出了一个由9个指标及其测试模型构成的性能评估指标体系,开发了测试软件。用户使用结果表明,本文提出的评估指标和测试方法能够对该类融合系统做出比较全面准确的评估,满足了用户进一步改进融合系统设计的需要。     

利用粒子系统方法模拟特殊景观

为了模拟特殊景观,采用粒子系统方法仿真模糊景物.以动态喷泉为例,利用牛顿重力学的基本理论,对模糊景物构建了简化的粒子系统力学模型.在VC开发平台下,使用openGL实现了特效景观的模拟.利用OpenGL的可移植性与MultiGen Vega提供的回调函数,将OpemGL编程实现的喷泉景观融合到MultiGen Vega环境中.实验结果表明,利用粒子系统方法仿真的模糊景物在视景仿真漫游中具有很好的实时性与真实性.     

A Robust Interacting Multisensor State Fusion Based on Adaptive Outlier Controlling Multirate Model

An adaptive outlier controlling multirate model based on Hong’s multirate kinetic model was represented in order to resist the outliers and utilize their useful information. Wavelet transform was introduced to detect and control the outliers. The multirate information extraction and the controlling of outliers were properly integrated to establish an adaptive outlier controlling multirate model. The proposed model was applied to multisensor state fusion with interacting multiple model (IMM), and a robust interacting multisensor state fusion algorithm was established based on adaptive outlier controlling multirate model. The Monte-Carlo simulation shows that it could improve the accuracy of fusion estimation by 70% compared to Hong’s algorithm and at least 14% to Xiao’s algorithm.