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桥梁健康监测中多传感器的时空数据配准分析
桥梁健康监测 多传感器 时空数据配准 卡尔曼滤波
2012/11/5
针对桥梁健康监测中多传感器数据的可信性及准确性问题,提出了一种二维数据处理模型.首先利用最小二乘法对异步测量数据进行时间配准,再通过几何坐标转换算法进行空间配准,将测量数据置于同一个时间和空间的坐标系中,使得数据具有可信性;并在时空数据配准处理后利用卡尔曼滤波的方法减小系统误差,这样数据具有了准确性.仿真结果表明:该模型有效提高了桥梁健康监测中传感器网络所采集数据的可信性与准确性.
多传感器分布式信息融合粒子滤波器
信息融合 粒子滤波器 状态估计
2010/5/5
针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题，提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值，再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感器情形相比可提高滤波的精度。
基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法
最小一乘估计 最小二乘估计 稳健性
2010/1/28
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，从稳健性角度，利用统计理论中的最小一乘估计，提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权，以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数，通过求解条件极值问题，得到各传感器数据的权数，从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性。
无线传感网中多传感器特征融合算法研究
无线传感器网络 特征融合 局域判别基
2010/1/18
面向无线传感器网络在地面目标识别方面的应用需求，该文提出了一种基于改进局域判别基(Local Discriminant Bases, LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)方法的多传感器特征融合算法。利用新的基于概率密度估计的相对微分熵可分性测度来改进LDB，以提取目标信号的特征频段，然后分别利用一种改进的和一种全新的BPSO...
多传感器数据融合的主成分方法研究
多传感器 数据融合 主成分分析 综合支持度
2009/12/10
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，提出了一种基于主成分分析的融合方法。该方法把各传感器的测量数据作为一变量，定义总体的各主成分，利用测量值与主成分的复相关关系，给出了各传感器的综合支持程度和数据融合公式。应用实例验证了方法的有效性和精确性。
多传感器信息融合的目标跟踪研究
双模制导 信息融合 无迹卡尔曼滤波
2009/10/12
为了提高红外与毫米波雷达双模制导系统的目标跟踪精度，提出了将UKF用于红外和毫米波雷达的数据处理，采用分布式融合结构，通过对两传感器的滤波协方差矩阵的相关估计，将滤波协方差矩阵和状态估计进行融合。该方法应用于红外与毫米波雷达双模制导系统的目标跟踪仿真，仿真结果表明：与单传感器系统相比，该方法提高了制导系统的目标跟踪精度。
一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法
边缘匹配 特征一致 虚拟角点
2009/9/7
图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精...
基于多传感器/目标识别的电子宠物视觉系统
模式识别 链码 多传感器
2009/8/19
将多传感器技术用于电子宠物“智能狗”的视觉系统，提出一种集娱乐与安全功能于一体的架构体系，阐述该系统的工作流程，介绍基于一阶差分链码图像的表示方法和句法模式识别理论，给出一种新的头部形状检测方法，仿真实验结果表明，该系统能够获得较好的性能，且具有一定市场应用价值。
基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合
非下采样方向滤波器组 àtrous小波变换 平移不变性
2009/7/17
分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点，提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度，不同分辨率的高低频分量，再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解，然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理，低频系数采取平均加权法融合，高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合，最...
基于高通能量变换的多传感器图像配准
角点 高通能量图像 RANSAC
2009/7/17
针对多源传感器图像的特点，提出了一种结合高通能量变换与角点匹配的图像配准方法。该方法首先利用SUSAN 算法进行角点检测，然后将角点匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段实现：粗匹配时，对图像进行高通能量变换，有效减少多传感器图像间的差异，并利用高通能量图上角点邻域间的归一化互相关度量，来建立角点初始对应关系；精匹配时，通过RANSAC算法，进一步筛选出正确的匹配点对，并获取匹配参数。实验证明该方法能快速...
基于遗传算法的多传感器网络中目标定位算法
测距定位 最小二乘法 遗传算法
2009/7/16
应用于目标定位的多传感器网络系统中，测距定位是一种常用手段，但是由于系统设备和环境干扰等因素的影响，使得测距数据产生误差，影响定位精度。提出了一种基于最小二乘法和遗传算法的一种组合定位算法，首先利用最小二乘法，拟合出目标点的初始概位，并对各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值进行排序，根据确定的剔除比例系数，剔除明显异常的测距数据后，再利用遗传算法对目标点进行定位。仿真实验表明，该算法...
多传感器网络目标定位的一种算法及其实现
统计特性 MATLAB 定位精度
2009/6/16
在多传感器网络中，测距定位是目标定位的一种常用手段，但是由于系统设备和环境干扰等因素的影响，使得测距数据产生误差，影响定位精度。目前还没有更好的方法用来消除误差，只能应用某些特定的算法，来尽量减少测距误差对定位精度的影响。提出了一种基于测量误差服从概率统计特性的算法，首先根据所有测距数据，拟合出初始概位点，以初始概位点为中心，选取矩形区域并网格化，以每一个小网格的中心点代表该小网格，再通过所有感知...
多传感器自适应滤波融合算法
目标跟踪 自适应滤波 数据融合
2009/5/7
该文提出了一种在线调整权值的多传感器自适应滤波数据融合跟踪算法，用于解决复杂背景下机动目标跟踪问题。首先自适应寻找各个传感器所对应的最优加权因子，确定融合后某一时刻目标最优观测值；其次，以输入信号作为相关自适应滤波器的观测信号，通过新息相关自适应滤波算法根据状态方程及观测方程中误差的变化，实时动态地调整增益矩阵，同时依据自适应滤波状态偏差输出信号及当前观测数据，应用模糊推理在线调整各传感器权值，最...
仅有角度测量信息的多传感器融合跟踪算法
多传感器 扩展的Kalman滤波 概率数据关联滤波
2009/4/27
仅有角度量测值的多传感器系统对目标的跟踪方法有其困难之处，但它具有较广泛的应用背景。该文以不同载体上的两部传感器为例较系统地分析了这种情况下的关联跟踪和融合滤波方法。对于无干扰信号的情况，提出了传感器的可用性矩阵，并给出了确定该矩阵的方法，建立了相应的融合估计方程；对于密集干扰信号的情况给出了融合跟踪门的建立方法和概率数据关联滤波(PDAF)算法，并对相应算法进行了仿真验证。