《多传感器空间配准的病态性及其稳健估计》PDF+DOC

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2. 《非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计》PDF+DOC 在数据融合系统中，传感器自身系统误差造成其上报融合中心的目标位置状态出现系统性偏差，若得不到有效估计与补偿，融合系统难以实现预期的性能优势。然而，基于目标关联配对关系而构造的超定方程组是系统误差估计的出发点。复杂环境下，受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰，数据关联模块的输出结果常常包含错误......
3. 《含噪的超定问题及其在振源识别中的应用》PDF+DOC 多源激励情况下，从传感器阵列输出的高维响应中分离、识别不同振源的性质，对于大型结构振动分析及其状态监测与健康评价有着重要的意义。本文结合大型结构振动的性质，均对传感器个数多于信号源个数的情形，介绍了奇异值分解确定信号源个数与利用快速定点独立分量分析实现多源激励情况下振源信息分离的方法。文中通过实例给......
4. 《模糊c-均值聚类在多传感器数据配准中的应用》PDF+DOC 在分析了以前的多传感器空间数据配准算法的特点和不足之后，提出了一种新的算法———基于聚类的数据配准：在多目标的情况下，先采用模糊c-均值法对传感器同一单帧量测数据进行聚类，得到的聚类中心作为各目标点的理想位置参数，再将由各目标点计算出的某一传感器误差值进行平均得到此传感器的误差估计，然后将各帧得到的......
5. 《一种基于奇异值分解的动态多传感器数据融合算法》PDF+DOC 在工业应用中常用一组传感器对同一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量。由于每个传感器位于过程的不同位置 ，它们将不同程度的受到噪声的干扰。为了从被噪声干扰的测量值中获得更准确的测量结果 ，本文提出了一种基于奇异值分解 (SVD)的动态多传感器数据融合算法。由该算法得到的传感器测量结果值最优估计的......
6. 《多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合》PDF+DOC 基于多传感器数据融合理论 ，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法 ，即利用位置、速度的融合 ，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹 ，给出了有效的融合算法 ，并进行了仿真 ，通过仿真可以看出这是一种实用、有效的多传感器融合。...
7. 《采用拟蒙特卡罗法的被动多传感器目标跟踪》PDF+DOC 使用拟蒙特卡罗采样方法替代传统的蒙特卡罗采样方法，改善了高斯粒子滤波器的性能，结合多传感器集中式融合策略，提出了一种基于拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波器的被动多传感器目标跟踪算法，较好地解决了被动跟踪中的强非线性和弱可观测性问题.该算法在降低计算复杂度的同时提高了跟踪的精度和稳定性，使算法快速收敛，并且具......
8. 《数据融合中系统误差估计的病态性及改善方法》PDF+DOC 数据融合系统中，传统系统误差估计算法在某些特定物理场景中表现出显著的病态性，估计结果不收敛。为了解决这个问题，该文首先深入分析产生算法病态性的物理场景并将其分为传感器密集型和目标密集型2类，然后将系统误差分解成相对方位系统误差和剩余系统误差2部分分别估计。理论分析和仿真实验表明：该方法在估计相对方位......
9. 《基于地心地固坐标系的多传感器实时配准方法》PDF+DOC 针对立体投影配准算法的不足，在分析广义最小二乘方法的基础上，提出了基于地心地固坐标系的实时配准方法.该方法选定一个传感器为数据处理中心，建立配准模型，采用序贯最小二乘方法和卡尔曼滤波方法来估计系统偏差，实现了误差的实时估计，便于工程应用实现.仿真表明了该方法的有效性。...
10. 《基于多传感器融合新技术研究》PDF+DOC 多传感器信息融合，是把安置在不同位置的多个同类或不同类的传感器所提供的所有数据资源加以综合处理和优化的技术。不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。...