搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 多传感器”相关记录31条 . 查询时间(0.19 秒)
针对传感网测量水质数据过程中存在的必然不确定性和随机不确定性，提出了一种基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法。考虑传感器精度误差以及测量数据异常等问题，将每个传感器测量的水质数据用区间数表示，通过计算水质数据与每个水质等级特征值之间的距离，得到判断水质等级的区间证据。按照区间证据组合规则将多传感器的区间证据融合成综合区间证据，最后根据决策准则，由综合区间证据判断水质等级。实验表明，该方法...
基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别
多传感器 D-S 证据理论 目标识别 数据融合
2014/6/16
传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上，运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合；根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度，将该可信度作为D-...
网络化多传感器系统的序贯式融合滤波——基于噪声估计方法
网络化多传感器系统 融合滤波 线性最小均方误差 噪声估计
2017/1/16
在网络化多传感器系统中，由于各传感器采集到的量测信息在经网络向融合中心传递的过程中，常会出现各种随时间变化的延迟现象，而处理该类系统融合滤波问题的现有方法又大都难以实现滤波过程实时性与滤波精度最优性的共赢.为此，本文在线性最小均方误差意义下，利用不同时刻状态间的递推关系和噪声估计方法，提出了一种实时、递归、最优的序贯式融合滤波器.首先利用状态间的递推关系，将不同时刻得到的量测信息转化为当前状态的伪...
针对传统像素级图像融合方法在低频系数融合中，采用偏袒法和平均法容易导致融合图像出现模糊、对比度下降的问题，结合像素级和特征级融合的优势，提出一种基于边缘特征的图像融合算法。算法对于低频系数，采用区域能量自适应加权的方法；对于高频系数，通过对低频边缘特征的融合以指导其融合。分别对红外与可见光图像和多聚焦图像进行实验，并对融合图像进行主客观评价，实验表明，该算法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客...
针对杂波环境中的目标检测跟踪问题，提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合，建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型，以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题，并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现...
多传感器节点分布式协作调制识别算法
调制识别 径向基神经网络 无线传感器网络 协作
2013/8/19
调制方式的自动识别是保证合法通信的关键措施之一，在民用和军用领域都有重要的作用。本文提出了一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的新方法。为了克服在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点，实现对MASK，MFSK，BPSK，QPSK以及OFDM这几种典型调制方式的正确识别，首先利用网络中相互协作的多个传感器，从提高网络识别性能出发，在每个传感器节点能耗最小的前提下...
一种基于多伯努利模型的被动多传感器多目标轨迹关联性能分析新方法
多目标 最邻近轨迹关联 倾角差统计量 多伯努利
2013/8/21
多目标轨迹关联算法的性能分析问题是天基光学被动测角跟踪系统中的核心和难点之一。该文针对具有代表性的基于最邻近准则的轨迹关联算法,提出了一种基于多伯努利模型的被动多传感器多目标轨迹关联性能分析新方法。首先,对关联倾角差统计量的概率分布进行准确建模。接着,分析最邻近轨迹关联算法在多目标情况下的等价条件,求解出每一个目标在多目标情况下的正确关联概率。最后,通过将每一个目标的正确关联概率类比为伯努利试验的...
基于Fisher信息的多传感器数据融合方法
多传感器 数据融合 Fisher信息 精确性
2014/5/12
针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题，利用信息理论中的Fisher信息，提出了一种新的多传感器数据融合方法。该方法以最大化各传感器测量数据包含待测参数的Fisher信息为目标函数，通过求解优化问题，得到数据融合结果。可以较好地避免受主观因素影响的关系矩阵，充分利用试验数据，防止有效数据的丢失，提高融合结果的精确性。仿真实验验证了方法的有效性。
多传感器信息融合NFE模型的研究及应用
信息融合 神经网络 模糊推理 专家系统
2010/3/8
该文针对复杂环境下的多传感器信息融合问题，提出了一种将神经网络(NN)、模糊推理(FR)与专家系统(ES)有机地结合在一起的智能化的信息融合NFE模型。从工程角度出发，分析提出3维完备的智能化信息融合模型的必要，综合考虑影响传感器置信度的各种因素(传感器性能、天气状况、电子干扰、杂波强度等)，并进行权重分析，设计NFE置信度估计器，对传感器的输入信息进行置信度估计。仿真结果表明，该模型在置信度偏低...
首先提出了两种局部节点交互多模型状态估计的整体先验信息的近似计算方法；其次，为构造全局融合估计的先验信息，给出了基于DempsterShaffer证据理论的全局模型后验概率的融合方法，并在此基础上给出了全局等效目标运动模型的概念及其计算方法，上述结果使得基于有记忆分层融合算法的交互多模型估计融合成为可能；为利用融合结果改进局部节点的估计性能，首次提出了基于向局部节点反馈全局模型后验概率的融合反馈...
用小波变换和多分辨分析的思想建立一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法，最优是建立在估计误差方差最小的意义下的，而动态是当新的测量数据到来时，根据已有的估计预测值的测量值获得新的估计值。介绍了离散小波变换，给出了动态系统的描述，建立了基于小波变换最优和动态的多分辨分布式滤波算法，最后用一个例子说明算法的有效性。
无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时，不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生，从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象，研究无序估计(“Out-Of-Sequence” Estimate, OOSE)信息系统的最优分布式融合问题，最终建立一种新型的通用最优OOSE融合算法。与现有基于集中式框架的无序量测融合方法相比，新算法在融...
多传感器目标识别的改进灰关联度法
多传感器 数据融合 目标识别
2009/10/12
针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题，提出了一种新的融合方法。该方法利用置信距离改进了灰关联系数，通过求解各属性的置信距离的偏差平方之和最大的优化问题，获得属性的权重，从而给出目标识别方法。克服了特征权重选取的主观性，提高了目标识别结果的准确性和可信度。仿真实例验证了方法的有效性。
多传感器信息融合的Vague集法
数据融合 Vague集 相对接近度
2009/8/20
采用Vague集表达传感器的模糊测量信息，提出一种基于Vague集的多传感器信息融合方法，给出基于Vague集的模型描述，定义2个Vague集之间的距离，利用TOPSIS法，根据相对接近度给出信息融合的算法。该方法充分考虑了测量信息的隶属度与非隶属度两方面的不确定信息。仿真实例验证了算法的有效性。