基于二维特征矩阵的特征融合算法

作     者：鲍必赛 伍健荣 楼晓俊 刘海涛 

作者机构：中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室上海200050 无锡物联网产业研究院无锡214135 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2012年第46卷第11期

页      面：2081-2088页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家"十一五"重大科技专项资助项目(2011ZX03005-006) 国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2011CB302906) 

主　　题：特征融合 二维特征矩阵 主成分分析 无线传感器网络 目标识别 

摘      要：为了提高无线传感器网络信息融合的效率,提出一种多传感器二维特征融合(2DFF)策略.将多个传感器标准化后的特征集组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术,包括二维主成分分析(2DPCA)及MatPCA对特征矩阵进行特征提取,实现特征融合.从理论上剖析该方法之所以能够有效地适用于特征融合,且区别于传统方法的内在本质.相比传统的特征融合方法,该方法能够获得更加精确的融合特征,提高信息融合的效率.基于实地采集的地面目标信号的实验结果表明,该方法既提高目标识别率,又降低了计算复杂度.