检索结果-内蒙古大学图书馆

智能交通系统软件工程与多传感器数据融合的实现

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集成电路应用 2025年第1期 130-131页

作者：赵根玉山西应用科技学院

阐述多传感器数据融合技术的应用，可提升交通管理效率与安全性。此技术能增强智能交通系统感知能力与决策效率，涉及数据采集预处理、融合算法设计及融合结果优化利用等多个关键步骤。

关键词：多传感器数据融合智能交通系统软件工程

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多传感器数据融合的通讯复杂性问题

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计算机工程与应用 2003年第5期39卷 53-56页

作者：李教敬忠良王安西北工业大学自动控制系西安710072 上海交通大学航空航天信息与控制研究所电子信息学院上海200030

通讯复杂性理论是一个计算抽象模型,它关心的是系统内部之间的数据通讯量的大小。多传感器数据融合是指多个传感器跟踪多个目标,是一种多层次的、多方面的处理过程,这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确跟... 详细信息

通讯复杂性理论是一个计算抽象模型,它关心的是系统内部之间的数据通讯量的大小。多传感器数据融合是指多个传感器跟踪多个目标,是一种多层次的、多方面的处理过程,这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确跟踪不同目标的目的。该文把复杂性秩理论应用到多传感器融合,以获得多传感器之间数据融合所需的最小的通讯条件。

关键词：多传感器数据融合通讯复杂性问题数据处理计算抽象模型

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多传感器数据融合在猪舍环境中的应用

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传感器与微系统 2009年第12期28卷 109-112页

作者：滕翠凤赵德安赵建波江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

针对多变量耦合的猪舍环境,采用自适应加权算法和D-S证据推理算法相结合的方法,提出一种适用于猪舍环境监测的分布式多传感器体系结构和二级融合模型,对多传感器采集的温度、湿度和光照度信息进行融合,克服了单传感器带来的不确定性和... 详细信息

针对多变量耦合的猪舍环境,采用自适应加权算法和D-S证据推理算法相结合的方法,提出一种适用于猪舍环境监测的分布式多传感器体系结构和二级融合模型,对多传感器采集的温度、湿度和光照度信息进行融合,克服了单传感器带来的不确定性和不稳定性,增强了多传感器信息融合系统的鲁棒性。结果表明,这种方法提高了猪舍环境检测的准确度。

关键词：多传感器数据融合猪舍环境二级融合

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多传感器数据融合中的两个问题

多传感器数据融合中的两个问题

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作者：甘宇四川大学

学位级别：博士

多传感器数据融合在军事和民用方面有着广泛的应用，是目前科学技术领域中的一个研究热点。本文在多传感器分布式统计判决和多传感器分布式估计融合方面进行了较为深入的研究，主要取得的成果为：在多传感器分布式统计判决理论方面... 详细信息

多传感器数据融合在军事和民用方面有着广泛的应用，是目前科学技术领域中的一个研究热点。本文在多传感器分布式统计判决和多传感器分布式估计融合方面进行了较为深入的研究，主要取得的成果为：在多传感器分布式统计判决理论方面，对在相关观测下，固定融合律的多传感器分布式二元Neyman-Pearson判决，给出了最优分站压缩律的不动点类的必要条件和相应的离散迭代算法，并讨论了算法的收敛性。最后，用计算机数值模拟数据，比较了在各种固定融合律下，分布式Neyman-Pearson判决的性能。在多传感器分布式估计融合方面，我们考虑了对参数θ的多传感器区间估计融合。建立了一种最优区间估计融合模型——多传感器凸线性组合，并给出搜索最优权系数的Gauess-Seidel迭代算法，另外，给出了一种近似的区间估计融合——凸线性组合的最小方差融合，它能减少大量的计算量。最后用计算机数值模拟，比较了以上方法在融合后的区间估计和每个分站的区间估计之间的性能。

关键词：多传感器数据融合多传感器分布式统计判决相关观测 Neyman-Pearson准则分站压缩律融合律多传感器区间估计融合区间估计

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多传感器数据融合在轮式机器人朝向角控制中的应用

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传感器与微系统 2011年第7期30卷 140-142,145页

作者：吴振宇李航冯林杜猛大连理工大学创新实验学院辽宁大连116023

针对轮式全向移动机器人运动时容易产生朝向角偏差这一问题,分析了轮式全向移动机器人的运动模型,对当前普遍采用的仅依靠编码器反馈的朝向角控制方法进行改进,将MEMS陀螺仪和数字罗盘应用到机器人系统中,提出了基于多传感器数据融合的... 详细信息

针对轮式全向移动机器人运动时容易产生朝向角偏差这一问题,分析了轮式全向移动机器人的运动模型,对当前普遍采用的仅依靠编码器反馈的朝向角控制方法进行改进,将MEMS陀螺仪和数字罗盘应用到机器人系统中,提出了基于多传感器数据融合的朝向角控制方法,提高了朝向角的控制精度。通过实验数据和在机器人足球比赛中的实际表现,证明了该方法的优势。

关键词：多传感器数据融合互补滤波器机器人控制轮式机器人

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基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法

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通信学报 2016年第9期37卷 20-29页

作者：周剑马晨昊刘林峰孙力娟肖甫南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

针对传感网测量水质数据过程中存在的必然不确定性和随机不确定性,提出了一种基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法。考虑传感器精度误差以及测量数据异常等问题,将每个传感器测量的水质数据用区间数表示,通过计算水质数据... 详细信息

针对传感网测量水质数据过程中存在的必然不确定性和随机不确定性,提出了一种基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法。考虑传感器精度误差以及测量数据异常等问题,将每个传感器测量的水质数据用区间数表示,通过计算水质数据与每个水质等级特征值之间的距离,得到判断水质等级的区间证据。按照区间证据组合规则将多传感器的区间证据融合成综合区间证据,最后根据决策准则,由综合区间证据判断水质等级。实验表明,该方法能够从不确定水质数据中准确判断水质等级。

关键词：水质判断区间证据理论传感网多传感器数据融合不确定性

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基于多传感器数据融合的回转窑烧结温度检测和控制方法

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控制与决策 2002年第6期17卷 867-870,875页

作者：张小刚陈华章兢湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

烧结带火焰温度检测是工业回转窑控制的关键和难点 ,基于图像处理的温度检测又容易受到现场粉尘和烟雾的干扰。据此提出一种利用模糊技术进行多传感器数据融合的温度趋势判别方法 ,并结合现场实际归纳了进行融合的数据种类 ,建立了实时... 详细信息

烧结带火焰温度检测是工业回转窑控制的关键和难点 ,基于图像处理的温度检测又容易受到现场粉尘和烟雾的干扰。据此提出一种利用模糊技术进行多传感器数据融合的温度趋势判别方法 ,并结合现场实际归纳了进行融合的数据种类 ,建立了实时专家系统控制策略。工业实践表明 ,该方法鲁棒性强、准确率高 ,具有很强的实用性。

关键词：多传感器数据融合回转窑烧结温度检测控制工业回转窑图像处理计算机

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多传感器数据融合中的数据预处理技术研究

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红外与激光工程 2007年第z2期36卷 246-249页

作者：周炳玉卢野刘珍阳东北电子技术研究所辽宁锦州121000

数据预处理是进行多传感器数据融合的基础,也是多传感数据无误差坐标转换的必不可少的处理过程。阐述了数据空间对准技术和时间对准技术,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果,提高了融合数据的一致性、准确性和可靠性。

关键词：多传感器数据融合坐标变换数据预处理

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多传感器数据融合在火箭橇试验中的应用研究

多传感器数据融合在火箭橇试验中的应用研究

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作者：王禹哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文主要针对多传感器数据融合技术在火箭橇试验中的应用问题进行研究。本课题是一个延续性课题，本文将在前人提出的两种火箭橇外部数据测量方法的基础上，提出另外一种方法。然后基于这三种数据测量方法进行数据融合，以提高火箭橇试... 详细信息

本文主要针对多传感器数据融合技术在火箭橇试验中的应用问题进行研究。本课题是一个延续性课题，本文将在前人提出的两种火箭橇外部数据测量方法的基础上，提出另外一种方法。然后基于这三种数据测量方法进行数据融合，以提高火箭橇试验的数据精度。本文给出的是一种基于同轴泄漏电缆技术的外部数据测量方法。一直以来电缆都被当作是最主要的通信介质，其主要优点就是传输精度高、抗干扰能力强、稳定性好。泄漏电缆具有电缆的传输特性的同时还具有发射和接收的能力，这种能力很适合火箭橇试验数据的测量。本文介绍了这种方法的测量结构，还分析了主要的传输介质泄漏电缆。对泄漏电缆进行的建模分析和误差分析。误差分析表明，这种方法能够提供较高的火箭橇试验外测数据精度。多传感器数据融合技术已经被广泛的应用在很多领域，但在火箭橇试验方面还没有应用的先例。然而火箭橇试验对高精度的要求，已经远远不是单一传感器系统可以满足的，数据融合在火箭橇试验中的应用已经成为了一种必然趋势。为了进一步提高测量精度，本文讨论了将多传感器数据融合技术应用于火箭橇试验，这种方法能够更好的抑制干扰，提高测量系统的精度以及稳定性。卡尔曼滤波技术作为主要的数据融合方法，在各个领域得到了广泛的应用。本文的数据融合部分主要是采用卡尔曼滤波技术完成的。将卡尔曼滤波技术引入到火箭橇试验中，面对的最主要的两个问题就是：野值和有色噪声。本文针对这两个问题设计了相应的解决办法。仿真实验结果表明：采用基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合技术能够保证火箭橇信息测量系统获得更好的性能。

关键词：火箭橇同轴泄漏电缆多传感器数据融合卡尔曼滤波

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多传感器数据融合算法的研究与应用

多传感器数据融合算法的研究与应用

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作者：邵州华东北大学

学位级别：硕士

随着科学技术的日新月异,各种传感器技术层出不穷。为了满足不断增多的现实需求,传感器系统变得越来越复杂。传统的系统比较简单,通常从单一传感器获取信息。即使采用多传感器也只是从多个侧面单独地反映目标信息。现代的大多数系统比... 详细信息

随着科学技术的日新月异,各种传感器技术层出不穷。为了满足不断增多的现实需求,传感器系统变得越来越复杂。传统的系统比较简单,通常从单一传感器获取信息。即使采用多传感器也只是从多个侧面单独地反映目标信息。现代的大多数系统比较复杂,需要同时处理来自多个信号源的信息。所以要对多传感器的观测信息依据某种优化准则进行组合使用,弥补单一传感器获取信息的片面性。并且,通过多传感器信息的互补与去噪,能提高信息的准确性,容错性和全面性。因此,研究多传感器数据融合技术很有必要。多传感器数据融合是处理多源数据的技术,是一种多层次、多方面的处理过程。本文先对多传感器数据融合的基本理论进行了概述,介绍了数据融合的分类和模型。然后,从数据级融合和决策级融合两个层面进行了融合算法的理论研究和实验论证。在数据级融合上,研究了自适应加权融合算法的原理,存在的噪声和融合精度问题,并对其进行了实验仿真。在决策级融合上,研究了BP神经网络的基本原理,网络设计分析及存在的问题,并对其进行玻璃的质量预测实验。同时,研究了D-S证据理论的基本原理,组合规则及存在的问题,并对其进行玻璃的质量预测实验。在数据级融合研究中,利用融合精度跟融合次数和传感器个数相关的特点,提出了阶梯式动态加权融合算法。通过实验对比得出该算法比自适应加权融合算法具有更高的准确性。在决策级融合研究中,利用BP神经网络来解决可信度分配问题和D-S证据理论来决策融合,得出基于BP神经网络和D-S证据理论的改进算法,并对其进行玻璃的质量预测实验。实验证明该算法提高了玻璃的质量预测能力。最后,将改进的多传感器数据融合算法应用到玻璃生产过程可视化系统中,并进行了初步分析与设计。

关键词：多传感器数据融合自适应加权融合决策级融合质量预测

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