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11 篇 移动机器人
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机构

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23 篇 《火力与指挥控制》...
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19 篇 哈尔滨工程大学
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18 篇 北京航空航天大学
18 篇 浙江大学
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14 篇 大连理工大学
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11 篇 武汉理工大学
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作者

22 篇 《火力与指挥控制》...
19 篇 周翟和
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9 篇 姚睿
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7 篇 宋强
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6 篇 陈则王
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1,401 篇 中文

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利用无损检测和多传感器数据融合技术快速检测鸡肉新鲜度

利用无损检测和多传感器数据融合技术快速检测鸡肉新鲜度

引用

作者： Khulal Urmila 江苏大学

学位级别：硕士

鸡肉新鲜度的快速、无损检测对肉品质量控制、保证消费者安全具有重要意义。通常情况下，挥发性盐基氮（TVB-N）是评价肉品新鲜度的一个常用指标，本研究利用两种新型的无损检测技术，实现鸡肉中TVB-N含量的快速定量检测。具体的研究内... 详细信息

鸡肉新鲜度的快速、无损检测对肉品质量控制、保证消费者安全具有重要意义。通常情况下，挥发性盐基氮（TVB-N）是评价肉品新鲜度的一个常用指标，本研究利用两种新型的无损检测技术，实现鸡肉中TVB-N含量的快速定量检测。具体的研究内容总结如下：\n 1.首先，本研究尝试利用嗅觉可视化技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。试验将12种筛选出的气敏材料固定到硅胶板上，制成可视化传感器阵列。利用扫描仪获取阵列与鸡肉样本挥发性气味反应前后图像信息。以前后阵列颜色变化作为特征值。模型建立过程中，提出一种新的算法 AdaBoost–BPANN并与传统线性算法所建模型的预测性能进行比较。结果显示，BP-Adaboost模型对鸡肉 TVB-N含量预测结果最佳，预测集相关性系数(Rp)为0.8880，预测均方根误差(RMSEP)为5.0282 mg/100 g。本研究结果充分说明嗅觉可视化技术结合适合的多变量算法对鸡肉中TVB-N含量进行定量预测分析是可行的。\n 2.其次，本研究尝试利用高光谱图像技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。通过主成分分析(PCA)和蚁群算法(ACO)比较地对鸡肉的高光谱图像进行降维处理，首先，利用两种方法分别选取5个波长作为特征波长，然后，再从这5幅特征波长图像中分别提取基于统计矩阵的6个纹理特征变量。因此每个鸡肉样本包含30个纹理特征变量，用于 BPANN预测模型建立。结果显示， ACO–BPANN模型对鸡肉TVB-N含量预测结果优于PCA-BPANN，预测集相关性系数(Rp)为0.7542，预测均方根误差(RMSEP)为6.3834 mg/100 g。高光谱图像技术结合适合的多变量算法对鸡肉中TVB-N含量进行定量预测分析是可行的。\n 3.最后，本研究尝试利用多信息融合技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。在证明采用单一检测技术可行的基础上，研究进一步将两技术相融合综合检测鸡肉的新鲜度。实验利用嗅觉可视化技术和高光谱图像技术分别获取猪肉的气味信息和光谱图像信息，分别提取出36个颜色和30个纹理特征变量进行特征层数据融合，建立BPANN预测模型，结果表明，两种技术融合的模型要优于单一技术模型，而基于两技术融合的BPANN模型对鸡肉 TVB-N含量预测结果最佳，预测集相关性系数为0.8819，预测均方根误差为4.3137 mg/100 g。结果表明，采用融合技术模型检测鸡肉TVB-N是可行的，且较于单一技术模型的准确性和稳定性均有所提升。

关键词：鸡肉新鲜度蚁群算法无损检测多传感器数据融合挥发性盐基氮

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无线传感器网络中多传感器数据融合方法的研究

无线传感器网络中多传感器数据融合方法的研究

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作者：李孟瑶湘潭大学

学位级别：硕士

多传感器数据融合技术是国家重点研究项目,已列为未来十大新兴技术之首,举足轻重,目前已经发展应用到诸多领域,如医疗、工业、农业等。多传感器数据融合技术是通过综合来自不同传感器的量测信息,进行数据预处理、数据关联、数据决策和... 详细信息

多传感器数据融合技术是国家重点研究项目,已列为未来十大新兴技术之首,举足轻重,目前已经发展应用到诸多领域,如医疗、工业、农业等。多传感器数据融合技术是通过综合来自不同传感器的量测信息,进行数据预处理、数据关联、数据决策和数据融合等,做出正确的判断与决策的过程。本文围绕融合技术中的关键问题展开研究,论文的主要研究内容包括数据预处理中冗余数据的剔除、数据关联、数据融合等。首先介绍了无线传感器的理论基础和应用方法,从数据融合的基本模型,融合的基本级别,以及融合的数学理论基础等方面进行了阐述。其次,在特定的网络结构中,数据处理过程往往存在数据量过大、环境噪声干扰、节点本身的零点漂移等现象造成传感器测量结果失效,从而导致融合结果出现偏差,针对这一问题本文设计了以下两种算法:(1)在研究同质的多传感器数据融合方法中,由于现有的融合算法仅根据经验值来设定融合阈值,造成融合结果精确度不高且容易产生误判,针对这一问题,本文设计了一种用于同质多传感器的数据融合方法。通过定义空间关联系数得到连续采样周期内节点的相关程度,引入社区计算中节点间兴趣度来求取融合算法中节点间信任度值以及一致整合度值,最后重新给节点分配权重系数,得到最终融合表达式,通过仿真验证了算法的可靠性。(2)在研究异质的多传感器数据融合方法中,首先,加入相对梯度预处理步骤,引入导函数极值及中值滤波的方法,通过曲线拟合剔除错误数据和冗余数据,得到该一阶段的最佳值;其次,定义了相容度和冲突因子等,通过分析证据的一致性和确定焦元重要性对D-S证据理论方法进行改进,从全局的角度出发,综合考虑证据间的关联信息,对目标信息进行综合判断,得到最终的融合结果。仿真结果表明,该算法能更有效地处理两两互不相容的证据,融合精度更高。

关键词：多传感器数据融合 D-S证据理论空间关联系数相对梯度

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特大跨悬索桥多传感器数据融合与安全评估

特大跨悬索桥多传感器数据融合与安全评估

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作者：李正浩重庆交通大学

学位级别：硕士

悬索桥因跨越能力强、外观造型优美、材料利用率高等优点成为了大跨桥梁的主要桥型之一。随着运营年限的增长,在外部服役环境和内部材料劣化的耦合作用下,桥梁结构不可避免地发生性能退化。为保障桥梁结构的服役安全,结构健康监测系统... 详细信息

悬索桥因跨越能力强、外观造型优美、材料利用率高等优点成为了大跨桥梁的主要桥型之一。随着运营年限的增长,在外部服役环境和内部材料劣化的耦合作用下,桥梁结构不可避免地发生性能退化。为保障桥梁结构的服役安全,结构健康监测系统已广泛应用于长大跨度桥梁的运营监测之中。目前,桥梁健康监测在智能传感器、系统集成、有线和无线传输、海量数据存储和分析等方面已经取得很大程度的发展,但其应用大多侧重于历史数据的积累、偶然事件下的整体安全性评估等,已有监测系统积累的监测数据尚未得到充分解读。如何有效处理桥梁监测数据,挖掘监测数据信息内涵,仍是桥梁健康监测亟待解决的技术难题。本文在调研梳理桥梁健康监测与安全评估方法国内外研究现状的基础上,依托重庆鹅公岩轨道悬索桥,采用理论分析、数值模拟与实桥验证相结合的研究手段,开展特大跨悬索桥多传感器数据融合与安全评估研究,本文主要研究内容和结论如下:（1）开展了基于多传感器数据融合的健康监测数据处理方法研究,采用Kalman联合滤波将多个传感器的信息进行融合,并与传统Kalman滤波进行对比。对比结果表明:传统Kalman滤波能降低噪声对监测数据的干扰;Kalman联合滤波比传统Kalman滤波降低监测数据噪声的效果更好,得到的数据更准确。（2）开展了特大跨轨道悬索桥基于有限测点变形监测数据的全桥状态反演方法研究,分析了温度荷载对桥梁变形的影响,提出一种随月份变化的多元线性回归模型,用于剔除变形监测值中的温度荷载,利用剔除温度荷载的变形数据反演全桥状态。分析了测点数、测点位置对荷载识别效果的影响,得到了重庆鹅公岩轨道悬索桥测点的合理布置方案。结果表明:温度荷载对桥梁变形影响较大,在进行有限点反演时应剔除变形数据的温度响应;当测点数越多,反演的全桥结构受力状态越准确,当测点数增至一定数量时,提高精度并不明显,测点均分布置反演精度比测点集中布置在内力或变形最大处的反演精度更高。在有限测点条件下,重庆鹅公岩轨道悬索桥测点合理布置方案为:测点数为13,测点位置为主跨L/8、L/4、3L/8、L/2、5L/8、3L/4、7L/8;边跨L/4、L/2、3L/4。（3）开展了特大跨轨道悬索桥基于变形包络的安全评估方法研究,通过重庆鹅公岩轨道悬索桥的变形监测数据,用变形包络法对其进行安全评估。结果表明:在所选时间段内,主跨L/4、L/2测点的实测变形值均在理论计算变形值内,桥梁处于安全运营状态。（4）分析了列车轴重、人群荷载对变形包络中理论计算变形值的敏感性,提出了一种基于实测数据的理论计算变形值修正方法,用修正后的理论计算值对重庆鹅公岩轨道悬索桥进行安全评估。结果表明:列车轴重变化和人群荷载对理论计算变形值反应比较敏感,当设计列车轴重与实际列车轴重相差20k N时,实际理论计算变形值与设计理论计算变形值的相对误差约为10%;设计人群荷载与实际人群荷载相差0.5k N/m2,实际理论计算变形值与设计理论计算变形值的相对误差约为5%。基于实测列车轴重运用数理统计方法对理论计算变形值进行修正,修正后的理论计算变形值比修正前的理论计算变形值相对误差减少了约15%。

关键词：特大跨悬索桥多传感器数据融合全桥状态反演变形包络

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基于多传感器数据融合的睡眠分期技术研究

基于多传感器数据融合的睡眠分期技术研究

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作者：蒋洁南京理工大学

学位级别：硕士

随着人们对健康要求标准的不断提高,睡眠阶段所反映的健康状况也越来越受到重视。传统的睡眠分期方法主要依靠接触式的睡眠监测仪,通过获取脑电、心电等信号来判断睡眠状况。这种方法需要专业人员操作,价格昂贵,测试者需要直接接触仪器... 详细信息

随着人们对健康要求标准的不断提高,睡眠阶段所反映的健康状况也越来越受到重视。传统的睡眠分期方法主要依靠接触式的睡眠监测仪,通过获取脑电、心电等信号来判断睡眠状况。这种方法需要专业人员操作,价格昂贵,测试者需要直接接触仪器,极易产生体感不适。在非接触式的睡眠分期监测方法中患者不需要与任何仪器接触、操作简单,可长期监测,成本较低。因此对非接触式的睡眠分期技术的研究具有更大的意义。整夜睡眠情况复杂,为了获取更为全面的睡眠数据需要同时设置多个传感器来采集信号。多个传感器可以获取多种类型的特征数据,可以起到映射不同睡眠阶段的作用,从而提供更丰富的睡眠信息,提高睡眠分期的准确度。本文基于多传感器数据融合对非接触式的睡眠分期技术进行了研究,主要工作内容如下:1、介绍了多传感器数据融合的基础理论知识,特征级融合和决策级融合的算法,以及异类传感器的预处理方法。2、提出了基于多传感器数据融合的睡眠分期系统,并详细介绍了系统工作流程。介绍了系统由雷达传感器和音频传感器组成、辅助以标准的睡眠监测仪PSG。介绍了系统中各个传感器的工作原理、信号获取以及特征参数的提取,经过信号处理得到了呼吸、心跳、体动、鼾声等多种类型的特征参数。3、提出了基于睡眠分期的多传感器特征级融合模型,并在特征级融合模型中结合相关的机器学习算法,使用ReliefF算法对特征参数进行选取。特征级融合系统的睡眠分期平均准确率为82.26%,最高为86.06%。4、提出了基于睡眠分期的多传感器决策级融合模型,并在决策级融合模型中结合朴素贝叶斯分类器,优化系统中的各个分类器参数。决策级融合算法的睡眠分期平均准确率为80.67%,最高为84.96%。

关键词：非接触式睡眠分期多传感器数据融合特征级融合决策级融合朴素贝叶斯分类器

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基于多传感器数据融合的舰载海洋数据平台设计与实现

基于多传感器数据融合的舰载海洋数据平台设计与实现

引用

作者：张一鸣天津大学

学位级别：硕士

近年以来,我国对海洋领域的开发和管理一直在快速发展,对海洋信息的利用正不断成为我国发展的战略核心。数据作为海洋信息研究的核心和关键,其质量和精度往往会影响对海洋信息的分析,我国对海洋数据的采集主要依赖海测舰船上的多种传感... 详细信息

近年以来,我国对海洋领域的开发和管理一直在快速发展,对海洋信息的利用正不断成为我国发展的战略核心。数据作为海洋信息研究的核心和关键,其质量和精度往往会影响对海洋信息的分析,我国对海洋数据的采集主要依赖海测舰船上的多种传感器设备,但目前仍缺乏一种有效的方法对舰船多传感器采集的海洋数据进行实时融合以提升传感器采集精度。海测传感器在进行数据采集过程中往往要面对采集环境复杂,设备故障等多种问题,导致采集数据具备模糊性和不确定性,本文针对海测舰船各个传感器设备所采集数据的特性,对多传感器采集数据的融合方法进行研究,并在此基础上设计并构建了舰载海洋数据平台,在实际应用层面上为用户提供有效的数据实时查询、访问以及可视化服务。主要研究工作包括以下几个方面:1.调研了国内外对相关海洋数据平台的设计模式,吸取多种方案的优点,依据实际需求提出舰载海洋数据平台设计模型。2.基于贝叶斯理论和模糊证据理论对多传感器采集数据进行融合,保证数据融合准确性,并将融合算法工程化引入平台,提升海测舰船多传感器协同采集精度。3.对***原理进行深入研究,对舰载海洋数据平台进行分层设计,运用组件化和模块化开发方式对平台各个模块进行开发和解耦,将海洋信息业务同可视化技术结合,提供有效的数据动态。运行结果显示,该平台在有效性,准确性都达到了较高水平,平台提升了海测舰船多传感器协同采集精度,为海洋数据信息的实时监测与利用提供一种高效、准确的处理方案。

关键词：多传感器数据融合贝叶斯理论模糊证据理论海洋数据可视化 Vue.js

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基于多传感器数据融合智能导航车的算法研究

基于多传感器数据融合智能导航车的算法研究

引用

作者：侯立梅燕山大学

学位级别：硕士

本文针对室内或既定复杂环境下基于多传感器数据融合智能导航车（AutomaticGuided Vehicle，AGV）的导航算法问题展开了研究。通过数据融合技术对多传感器获得AGV所处的动态环境信息进行处理，弥补了单一传感器的不确定性、不完整性的... 详细信息

本文针对室内或既定复杂环境下基于多传感器数据融合智能导航车（AutomaticGuided Vehicle，AGV）的导航算法问题展开了研究。通过数据融合技术对多传感器获得AGV所处的动态环境信息进行处理，弥补了单一传感器的不确定性、不完整性的缺点，并且也提高了AGV导航系统的鲁棒性。本文在AGV导航中采用改进的GA优化模糊神经网络的方法来提高AGV的导航精度。首先，本文提出各个传感器在智能导航车上的分布，同时介绍了各个传感器的基本功能和各种融合算法的优缺点，重点研究了模糊神经网络和遗传算法在AGV导航中的应用。模糊神经网络的权值和阈值设置不当，会导致网络陷入局部最小而无法跳出；传统GA的局部搜索能力弱，收敛速度慢且容易出现早熟现象。因此本文提出在AGV导航中采用改进的遗传算法优化模糊神经网络。其次，提出了在AGV导航控制中采用两级神经网络的方法，第一级GA-BP用于环境类型识别，第二级GA-TS-FNN用于AGV在导航中加速度和转角的控制以躲避障碍物或紧急刹车等行为，并设计了各自对应的输出模型。第一级神经网络模型把红外和超声波传感器收集到的数据作为输入变量，第二级模糊神经网络把CCD、RFID和陀螺仪探测到的信息作为输入变量，同时提出改进的GA优化T-S模糊神经网络的具体方法。最后，比较了VLBP算法、GA优化VLBP神经网络和改进的GA优化VLBP神经网络三种算法在AGV导航中的环境类型识别的优缺点。同时也比较了模糊神经网络、GA优化模糊神经网络和改进的GA优化模糊神经网络三种算法在AGV的导航中加速度和转角的误差精度。仿真结果表明改进的GA优化了模糊神经网络的权值和阈值，提高了网络的泛化能力和优化效果，同时也增强了网络对非线性问题的处理能力，适用于复杂的AGV导航系统的安全性评估。根据算法比较和仿真结果分析，验证了该算法在AGV导航中的有效性。

关键词： AGV 多传感器数据融合模糊神经网络遗传算法

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多传感器数据融合技术及其在主动/被动式跟踪中的应用研究

多传感器数据融合技术及其在主动/被动式跟踪中的应用研究

引用

作者：潘泉西北工业大学

主要创新点：1.提出了常增益IMM自适应滤波算法，并将交互式多模型概率数据关联(IMMPDA)算法在高速并行仿真计算机上并行实现，为混合估计自适应滤波的工程应用奠定了基础；2.使用非MonteCado仿真方法，得到了Markov参数对模型概率以及... 详细信息

标准号: 0600970375

主要创新点：1.提出了常增益IMM自适应滤波算法，并将交互式多模型概率数据关联(IMMPDA)算法在高速并行仿真计算机上并行实现，为混合估计自适应滤波的工程应用奠定了基础；2.使用非MonteCado仿真方法，得到了Markov参数对模型概率以及模型估计影响的重要结果，设计了一套具有参数自适应的AIMM，为了便于工程应用，进而给出了简化算法SAIMM；推导完成了联合IMMPDA(C-IMMPDA)算法；提出了基于最小二乘法的STF衰减因子计算方法，基于此，设计了—种新的自适应滤波器SIMM；3.将多尺度系统理论与自适应估计理论相结合，提出多尺度系统理论新的研究方向-多尺度估计理论，建立了在各个尺度上都能进行融合估计的全局最优多尺度融合理论，并提出了基于状态空间投影算子的动态多尺度系统最优估计理论； 4.提出了D-S证据推理的两种新的组合规则-吸收法和加权分配冲突法；提出“冲突率”的新概念，给出了各方法鲁棒性结果； 5.提出并完成了基于D-S证据推理的属性参数与状态参数相结合的双层结构数据融合算法。有效的减少了波门内的杂波数，开辟了智能信息融合研究的新方向； 6.提出了复杂电子环境下，隐蔽性与跟踪精度兼顾的融合跟踪方法-环境受限条件下单站多传感器分布式融合跟踪算法，为实际复杂电子环境下的目标跟踪提供了可行的方法； 7.建立了多站多目标被动集中式融合跟踪系统，提出了“几何消元”最优多维分配算法，从而降低了多站多回波数据关联的计算复杂性； 8.提出了一种衡量传感器对目标效用的效用值函数，并以IFF、RD、IR和ESM四种传感器为具体模型对象，以综合效用最大为最优准则，给出传感器实时分配算法； 9.提出了基于概率统计、熵和智能的多传感器管理算法，使多传感器融合系统构成闭环，以达到系统资源最佳综合利用和降低载机电磁辐射的目的； 10.针对离散情况下Hu不变矩仅仅具有平移旋转不变性，提出两种新方法：一是采用归一化中心矩修正，二是重新构造不变矩，使得新方法具有平移、旋转和比例不变性。在此基础上进一步完成了9种飞机的目标识别算法和仿真，取得了很好的识别效果。成果鉴定：鉴定组织单位：国防科学技术工业委员会，鉴定时间：2002年12月14日，鉴定意见：鉴定委员会认为：该项目的研究成果达到国际先进水平。其中，常增益IMM自适应估计理论、联合IMMPDA(C-IMMPDA)算法、基于状态空间投影算子的动态多尺度系统最优估计理论、D-S证据推理的两种新的组合规则-吸收法和加权分配冲突法、“几何消元”最优多维分配算法以及离散Hu不变矩归一化中心矩修正算法等在国内外属于首创。

关键词：多传感器数据融合主动/被动式跟踪

来源：评论

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基于多传感器数据融合的乘用车AEB控制策略研究

基于多传感器数据融合的乘用车AEB控制策略研究

引用

作者：张庆吉林大学

学位级别：硕士

随着我国人民生活水平的不断提升,越来越多的人选择汽车作为出行工具。随之而来的则是交通追尾事故的频发。减少交通追尾事故的发生成为了交通发展与汽车产业发展共同面临的问题。为解决这一社会问题,针对汽车行车安全的主动安全技术也... 详细信息

随着我国人民生活水平的不断提升,越来越多的人选择汽车作为出行工具。随之而来的则是交通追尾事故的频发。减少交通追尾事故的发生成为了交通发展与汽车产业发展共同面临的问题。为解决这一社会问题,针对汽车行车安全的主动安全技术也得到了快速的发展。自动紧急制动系统作为一项重要的汽车主动安全技术,能够在碰撞发生之前通过预警和主动制动的方式阻止碰撞的发生,受到了国内外各大车企的青睐。本文结合某预研项目,采用基于毫米波雷达和摄像头视觉的数据融合算法,对乘用车自动紧急制动系统(AEB)的控制策略进行了相关研究。首先针对自动紧急制动系统(AEB)的目标识别部分提出了基于毫米波雷达与摄像头数据融合的车辆检测方法。先后完成了基于阈值筛选的毫米波雷达目标初选和潜在危险目标筛选,构建了基于Haar-like特征和Adaboost车辆目标检测算法,在此基础上搭建了毫米波雷达与摄像头融合模型,对多传感器数据融合策略展开研究,完成了车辆ROI划分和目标信息的修正,实现了毫米波雷达与摄像头在空间与时间上的融合。接着对自动紧急制动系统的安全模型进行了研究。讨论了安全模型的制定要求,并对基于碰撞时间和安全车距的典型安全模型进行了分析比较,提出一种基于碰撞时间和安全车距的修正安全模型。针对工况需求,对碰撞时间进行了修正,并确定了完全制动、部分制动和安全预警三种状态下的安全车距模型。同时对TTC阈值、制动减速度、最终车间距离、驾驶员反应时间等安全模型中的关键参数进行了分析。然后对自动紧急制动系统(AEB)的控制策略进行了研究。提出了分层控制的设想,确定了控制系统的分层控制架构。依据碰撞时间和安全车距对危险目标进行判别与分级,并制定了相应的三级安全策略以及不同工况下期望减速度的求解方法。为了实现对车辆的制动控制提出了一种节气门/制动切换控制模型,并构建了基于PID控制器的期望减速度跟随控制器。最后搭建了AEB系统的仿真模型和实车试验平台对本文所建立的安全控制策略分别进行了典型工况下的仿真试验和实车试验。仿真分析与实车试验结果表明了,本文所构建的自动紧急制动系统(AEB)安全控制策略的有效性和可靠性。本文所提出的基于毫米波雷达和摄像头视觉的数据融合策略、基于碰撞时间和安全车距的修正安全模型、基于危险目标等级的安全策略以及试验验证的方法,对于乘用车自动紧急制动系统(AEB)的关键技术攻关有着重要的理论指导与实用价值,对于推动智能汽车发展、改善交通安全也有一定的现实意义。

关键词：汽车主动安全多传感器数据融合安全模型控制策略自动紧急制动

来源：评论

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基于多传感器数据融合的攻击检测与意图识别方法研究

基于多传感器数据融合的攻击检测与意图识别方法研究

引用

作者：林加润国防科学技术大学

学位级别：硕士

不同的传感器被用于保护网络安全,但是各传感器单独运行具有功能局限性,会产生大量重复的安全数据和事件,误报率和漏报率较高。因此,多传感器数据融合技术被越来越广泛地应用于网络安全领域。目前的多传感器数据融合技术采用的数据源较... 详细信息

不同的传感器被用于保护网络安全,但是各传感器单独运行具有功能局限性,会产生大量重复的安全数据和事件,误报率和漏报率较高。因此,多传感器数据融合技术被越来越广泛地应用于网络安全领域。目前的多传感器数据融合技术采用的数据源较为单一、在对各传感器独立产生的决策结果进行融合时较少考虑不同传感器的优缺点,不能充分利用多传感器数据的冗余性和互补性。本文将多传感器数据融合技术应用于网络攻击检测与意图识别中,并对其进行了深入研究,最后实现了其原型系统。本文工作的主要贡献和创新点总结如下: 1、提出了一种基于时间和空间的网络安全数据融合技术的分类方法。该方法考虑数据融合技术在网络安全领域特殊的应用特点,从时间和空间的角度,将用于网络安全的多传感器数据融合技术分为基于时间的数据融合技术和基于空间的数据融合技术两类。比较分析了这两类数据融合技术的特点以及优缺点,讨论了用于网络安全的多传感器数据融合技术的发展趋势。 2、提出了一种基于多传感器数据融合的简单攻击检测方法。该方法中各传感器关联逻辑相关的报警事件,生成超报警事件;融合中心将各传感器独立产生的超报警事件作为证据,采用扩展的D-S证据理论进行融合,获取更准确的检测结果;最后结合攻击所依赖的漏洞和服务信息,求得相应攻击的成功概率。实验结果表明,该方法能有效减少报警事件的数量,并提高对简单攻击检测的准确率。 3、提出了一种基于扩展的D-S证据理论的组合攻击检测和意图识别方法。该方法首先定义同一组合攻击中不同简单攻击间攻击序的概念,提出了基于攻击序的攻击意图场景表示方法,并预先定义典型的组合攻击意图场景。最后采用扩展的D-S证据理论融合各传感器产生的具有不同可信度的超报警事件,从而完成组合攻击的检测和其意图的识别。实验结果表明,该方法能有效检测组合攻击,并识别攻击者的攻击意图。 4、设计并实现了基于多传感器数据融合的攻击检测和意图识别原型系统。该系统采用模块化设计,具有良好的可扩展性;采用分布式的系统物理结构,在网络中分布式部署不同的安全传感器;采用层次化系统逻辑结构,将不同传感器独立产生的超报警事件上传到上层融合中心进行融合;采用Eclipse RCP(Rich Client Platform,胖客户端)搭建系统框架和Eclipse Zest技术展示网络拓扑,具有良好的可视化效果与可操作性。

关键词：多传感器数据融合扩展的D-S证据理论组合攻击攻击检测攻击意图识别

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基于多传感器数据融合的胃肠道多源信息采集系统设计

基于多传感器数据融合的胃肠道多源信息采集系统设计

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作者：李银松重庆大学

学位级别：硕士

胃肠道动力障碍性疾病广义上是指所有胃肠动力紊乱引起的以各种消化道症状为临床表现的疾病,而狭义上主要指由胃肠运动节律、频率和腔内压力等改变所致的无器质性病因存在的一类疾病。该疾病在临床上比较常见,但目前没有较好的诊断和治... 详细信息

胃肠道动力障碍性疾病广义上是指所有胃肠动力紊乱引起的以各种消化道症状为临床表现的疾病,而狭义上主要指由胃肠运动节律、频率和腔内压力等改变所致的无器质性病因存在的一类疾病。该疾病在临床上比较常见,但目前没有较好的诊断和治疗方法。相关研究表明,该疾病患者的生理病理情况可通过胃肠道的一些生理信息间接反映,因此实现对胃肠道生理信息的可靠检测对研究胃肠道动力功能及其相关疾病具有重要意义。目前,临床上对胃肠道生理信息的检测方法存在许多不足之处。很多方法通常需要禁食和清肠等处理,且属于侵入式检测,导致患者痛苦大不易被接受。所以长期以来,临床上缺乏一种稳定可靠且广泛适用的方法用于胃肠道生理信息的检测,也就无发法对胃肠道动力障碍性疾病做出准确的诊断和治疗。针对这一研究现状,为克服当前胃肠道生理信息采集手段的缺陷,以期能够在人体正常生理状态下进行信息采集,更加有效地辅助胃肠道动力疾病的诊断,本文设计了一种基于多传感器数据融合的胃肠道多源信息检测系统。其中系统的数据采集胶囊使用STM32F031作为主控芯片,实现对所需胃肠道信息的采集、处理及相应模块的控制;使用MS5837传感器实现对胃肠道压力和温度的有效采集,用于胃肠道动力障碍性疾病的相关诊断研究;使用九轴运动传感器MPU9250实现对胶囊三轴加速度、三轴角速度和三轴磁场值的采集,通过姿态融合算法得到胶囊的姿态信息以分析胶囊在胃肠道内的运动状态和研究胃肠道的动力特性,本文对姿态融合算法进行了研究以得到精确稳定的姿态信息;使用CC1310将胶囊采集的数据通过无线通信传输到体外数据接收模块;胶囊由于体积限制采用微型纽扣电池供电,本文对胶囊系统进行了低功耗设计以延长其工作时间。系统的数据接收模块通过串口实现接收数据与上位机界面的通信。本文设计了系统的上位机界面,实现对采集数据的实时显示与相关处理。本文对检测胶囊的外形和尺寸做了优化设计,使得胶囊的体积小且形状合理,能够容易吞服且在胃肠道内顺利通行。同时,在胶囊外部加入一定的可膨胀物,使得胶囊能够在胃部停留一定时间,满足对不同时长的胃部数据采集的需要。本文设计了系统的体外实验,对该检测系统的功能实现以及系统精度进行了测试和评估。系统测试结果表明,该系统可以准确实现各项预期功能,稳定可靠。

关键词：胃肠道信息采集多传感器数据融合姿态解算无线通信

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