检索结果-内蒙古大学图书馆

机器人 2008年第3期30卷 238-241页

作者：王忠巍曹其新栾楠张蕾上海交通大学机器人研究所上海200240 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

针对自主管道检测机器人的管内定位问题,提出了一种能够提高定位精度的多里程仪测量数据一致性融合方法.首先基于置信距离测度概念构造了多里程仪测量数据之间的置信距离矩阵和关系矩阵,然后利用有向图方法剔除含有较大误差的或错误的... 详细信息

针对自主管道检测机器人的管内定位问题,提出了一种能够提高定位精度的多里程仪测量数据一致性融合方法.首先基于置信距离测度概念构造了多里程仪测量数据之间的置信距离矩阵和关系矩阵,然后利用有向图方法剔除含有较大误差的或错误的测量数据,最后采用极大似然估计法求解多里程仪测量数据的最优融合值.在管道机器人智能控制器上使用C语言编程实现文中算法.在机器人的自主爬行实验过程中,通过测量模拟油气管道的焊缝间距验证了该算法的有效性.

关键词：管道机器人里程仪数据融合置信距离测度极大似然估计

来源：评论

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多惯性仪表冗余系统测量数据的一致性检验

引用

导弹与航天运载技术 2007年第4期 45-47,51页

作者：单斌吴晓光第二炮兵工程学院西安710025

多惯性仪表冗余惯性测量系统数据融合前需要进行一致性检验,为此首先介绍了Lou的多传感器一致性检验思路,研究了具有代表性的置信距离测度一致性检验方法,然后,针对其不足之处,提出了一种支持度函数一致性检验方法,详细讨论该方法的推... 详细信息

多惯性仪表冗余惯性测量系统数据融合前需要进行一致性检验,为此首先介绍了Lou的多传感器一致性检验思路,研究了具有代表性的置信距离测度一致性检验方法,然后,针对其不足之处,提出了一种支持度函数一致性检验方法,详细讨论该方法的推导和使用。仿真结果表明该方法计算量小,能简便、快速地确定一致性的传感器数据。

关键词：多惯性仪表一致性检验置信距离测度支持度函数

来源：评论

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基于D-S理论的冲突证据融合算法

基于D-S理论的冲突证据融合算法

引用

作者：李嘉仪黑龙江大学

学位级别：硕士

近年来,由于对信息融合的要求越来越高,使得融合技术不仅在信息处理过程方面大大进步,也在军事领域、故障诊断和目标识别等众多领域得到了成功的研究与应用。其中,D-S证据理论有着在无先验信息的状态下,可以很好的表示和处理不确定情况... 详细信息

近年来,由于对信息融合的要求越来越高,使得融合技术不仅在信息处理过程方面大大进步,也在军事领域、故障诊断和目标识别等众多领域得到了成功的研究与应用。其中,D-S证据理论有着在无先验信息的状态下,可以很好的表示和处理不确定情况的优点,从而通过对问题进行建模,在融合过程中对数据进行更加优化的处理,提高了融合的准确性,使决策结果更加精确。但若存在冲突证据,运用D-S证据理论进行证据融合就不能达到很好的效果甚至结果有悖常理,所以需要对证据理论进行改进。当前研究的重点主要集中在修正证据源和修改组合规则,两种方法相对比发现,对证据源进行预处理不会破坏Dempster组合规则的优良性质,这比修改组合规则更有优势。本文从证据源预处理和证据融合两方面入手,对冲突证据处理并合成,主要研究内容如下:首先,针对融合的不确定性问题进行分析,提出了在证据冲突且存在复合焦元的情况下降低不确定度的逆DP概率转换方法。基于DP合成规则,通过势的划分,分层逐步降低不确定度,将基本概率分配函数经过转化为概率函数进行融合。其次,针对冲突证据融合过程中可信度不高的问题,提出一种基于置信距离的加权融合算法。利用置信距离测度对证据度量,将证据转换为距离矩阵形式,经过矩阵相关计算得到可信度,进而加权进行信度分配以修正证据源,最终进行基础的证据融合。最后,针对证据冲突程度的衡量问题,提出了基于指数散度的冲突证据融合算法。利用指数交叉熵进行冲突证据的衡量,并将证据间的冲突系数构建距离矩阵,利用加权融合的方式进行数据融合。通过大量仿真对比研究,验证了所提算法的有效性与可靠性。

关键词： D-S证据理论冲突证据证据融合概率转换置信距离测度指数散度

来源：评论

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基于FS-DS的信息融合方法及其应用

引用

计算机工程 2013年第5期39卷 48-52页

作者：张秋孙顺远梁小凡徐保国江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出一种基于证据理论和模糊集合的多传感器数据融合方法。该方法利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持概率,由隶属函数得到各个传感器所测信息的可信度,将支持度和可信度转化为基本... 详细信息

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出一种基于证据理论和模糊集合的多传感器数据融合方法。该方法利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持概率,由隶属函数得到各个传感器所测信息的可信度,将支持度和可信度转化为基本概率分配函数,通过D-S证据合成辨别出测量精度较高的传感器。实际应用结果表明,该方法可改善证据理论应用中基本概率分配函数难以确定与多传感器之间相互支持程度计算绝对化的问题,与传统的D-S算法相比,融合结果具有更高的精度和可信度。

关键词：多传感器数据融合证据理论模糊集合隶属函数置信距离测度

来源：评论

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多传感器数据融合的一种方法

引用

计算机技术与发展 2008年第2期18卷 80-82,87页

作者：王丽杨全胜东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189

在多传感器检测系统中,由于工作环境的复杂,使得传感器的测量精度受到影响,从而导致传感器的测量数据并不总是准确,因此要选择测量数据合理的传感器进行数据融合。在多传感器数据融合的过程中,必须首先验证各个传感器的可靠程度,确立正... 详细信息

在多传感器检测系统中,由于工作环境的复杂,使得传感器的测量精度受到影响,从而导致传感器的测量数据并不总是准确,因此要选择测量数据合理的传感器进行数据融合。在多传感器数据融合的过程中,必须首先验证各个传感器的可靠程度,确立正确的关系矩阵。一般做法是根据阈值点判断两个传感器是否相互支持。针对在阈值点处存在的模糊性提出一种利用阈值区间判断其支持程度的方法,并通过实验说明这种方法的可行性与简单性。

关键词：数据融合多传感器置信距离测度关系矩阵

来源：评论

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