《基于Fisher信息的多传感器数据融合方法》PDF+DOC

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2. 《多传感器数据融合的一种方法》PDF+DOC 在多传感器数据融合的过程中，首先必须验证各个传感器的可靠程度，即确立正确的关系矩阵。一般做法是根据门限值判断两个传感器是否相互支持，或者用分段直线等方法表示其支持程度。在分析的基础上，提出了应用椭圆曲线表示支持程度，并分别给出了融合结果。...
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4. 《基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 针对传感器数据的多样性，提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法.首先，对传感器数据进行预处理；然后，用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据；最后，利用计算传感器可信度对数据进行融合.传感器数据融合效果对比实验结果表明，该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好，融合结果的离散程度优......
5. 《基于关系矩阵的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 以置信距离测度作为数据融合的融合度，先计算出置信距离矩阵，然后分析了计算关系矩阵和确定最佳融合数的几种不同方法，通过分析和算例可以看出，应用椭圆曲线表示的支持程度有助于提高融合结果；并讲述了极值原理法、极大似然法、Bayes法和综合支持程度等数据融合方法，算例表明，这几种融合方法都十分有效，在实际应......
6. 《基于扩维贴近度的多传感器一致可靠性融合方法》PDF+DOC 对于先验知识未知的多传感器对某一目标特性进行多次测量的情形，提出一种基于模糊贴近度函数的融合算法。首先视各传感器的测量值为模糊集合，利用最大最小贴近度定义贴近度矩阵，并将前一次的融合值假设为观测值，参与当前次的融合运算，再通过扩维来度量不同时刻传感器测量值间的综合相近程度，然后参照已有的信噪比法定义......
7. 《一种多传感器数据自适应空间分级融合算法》PDF+DOC 当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时，被测量的空间分散性对融合结果影响较大。针对该问题，以自适应加权融合算法为基础，提出了自适应空间分级融合算法，并给出了误差分析和应用方法。该算法将融合过程分解为两次寻优，第1次是局部空间的自适应加权寻优，第2次是在全局空间......
8. 《基于模糊理论的多传感器数据融合测量》PDF+DOC 针对多传感器数据融合过程中，各传感器可靠度估计困难的问题和如何对各传感器测量数据进行融合，提出了一种基于模糊理论的多传感器数据融合方法并研究了它在测量中的应用过程。该方法首先利用容许函数计算各传感器测量数据间的一致性以剔除系统误差数据，然后将测量数据进行模糊化，最后用模糊贴近度获得多传感器测量的数据......
9. 《多传感器数据的Fisher判别法》PDF+DOC 在多传感器信息融合过程中，有时要利用多传感器对某一对象进行不同方面观测，而数据融合的目的是要对研究对象进行类型识别，根据判别分析的含义，给出了一种F isher判别法。该方法不需要知道总体的分布类型，可以避免丢失重要的极端数据，使结论更符合实际。...
10. 《基于数据融合的多传感器实时数据处理系统》PDF+DOC 针对采用多传感器进行环境基本参数(如温度、湿度等)实时采集的实际应用中信息不完备的问题，采用基于采集数据间相互支持度的数据融合方法，提高数据采集的精度，改善因传感器自身的精度及环境噪声等因素引起的误差，并且可以根据新加入传感器网络的传感器节点数量自适应的进行融合。实验结果验证了该系统的有效性。...