《一种复杂环境下多传感器数据融合方法》PDF+DOC

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2. 《基于模糊熵的多传感器加权融合算法》PDF+DOC 针对目前多传感器数据融合时，各传感器的权值难以确定的问题，结合模糊理论，提出一种基于模糊熵的多传感器加权融合算法。该算法不需要任何的环境先验信息和传感器参数信息，根据各个传感器的当前有效量测数据的模糊程度不同，通过求取实时有效量测集合的模糊熵来确定该传感器在融合时的权值。仿真实验证明：该算法具有很好......
3. 《D-S证据理论改进算法提高水下目标识别准确性》PDF+DOC D-S证据理论在目标识别中有着广泛的应用，是较好的数据融合方法之一，但在证据高度冲突时，会产生有悖常理的结果。针对此问题，引入传感器的可信度，提出了一种新的改进算法。该算法弥补了D-S证据理论所存在的不足，比其他改进算法融合效果好，此算法应用于水下目标识别，计算结果表明提高了水下目标识别的准确性和有......
4. 《一种多传感器数据的统计融合方法》PDF+DOC 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，提出了统计距离意义上的不同传感器之间的融合度定义，并给出了一种可以较好地避免主观因素的关系矩阵的方法，从而得到了一种新的多传感器数据的融合算法.该算法简洁稳定，可用于提高智能仪表的测量准确度和改善智能仪表的抗干扰能力。...
5. 《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......
6. 《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......
7. 《基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法》PDF+DOC 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......
8. 《D-S证据理论及其改进算法研究》PDF+DOC 在多传感器数据融合中，D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有效的方法。但是，当证据严重冲突或完全冲突时，利用D-S证据理论法计算容易给出错误的结果。改进的证据理论法虽然解决了上述问题，但通过分析数据试验发现改进方法在处理一般的证据时效果不理想。文章将经典证据理论和改进方法相结合，发挥两种方法的优......
9. 《基于信息熵的多传感器数据的融合方法》PDF+DOC 针对多只传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题，利用信息理论中的信息熵，提出了一种新的多传感器数据的融合方法。该方法以最小化各传感器测量数据的信息熵之和为目标函数，通过求解极值问题，得到了多传感器数据的融合结果。可以较好地避免受主观因素影响的关系矩阵，充分利用实验数据，防止有效数据的丢失。该......
10. 《基于最小二乘原理多传感器加权数据融合》PDF+DOC 针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题，提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法。该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息，通过均方误差比较，计算出各个传感器的权重之后进行加权融合。该算法既考虑了历时信息的作用，又考虑了环境噪声和新采样值的影响，增强了对环境监测的......