多传感器信息融合技术综述

阐述多传感器信息融合的定义、基本原理、基本框架、融合层次和融合方法,介绍信息融合技术的应用领域,指出信息融合技术存在的问题,最后展望信息融合技术将来的研究方向.     

多传感器信息融合技术在智能视频监控中的应用研究

针对智能视频监控会受天气、遮挡、光线等问题的影响,从而导致漏报和误报的情况产生这一问题,提出了将多传感器系统和视频监控系统相结合的结构模型,并采用实时性较高的卡尔曼滤波算法对传感网络中的数据进行数据融合。仿真实验表明,该算法易于实现,可提高数据准确度和可靠性,最终达到对可疑行为进行及时的预警和报警的目的。     

基于多传感器信息融合的乡村智慧诊所系统设计与实现

目的:为构建方便、舒适的治疗环境,基于多传感器信息融合构建乡村智慧诊所系统.方法:基于多传感器信息融合技术设计乡村智慧诊所系统,并对患者状态及诊所环境的实时监测.结果:通过对监测数据的可视化处理有效地提高了医疗工作的工作效率,优化了工作流程,对改善医疗资源不足的现状具有积极意义.基于离差平方和的自适应加权数据融合算法,使环境测量与控制更精准,为患者和家属带来了极大的便利.结论:为乡村诊所的信息化和智能化建设提供了切实可行的方案.     

从生物多感官的融合到多传感器的数据融合

多传感器数据融合是一项新技术。数据融合就是利用多传感器的协合效应来提高系统的效率,可用于军事领域,也可用于非军事领域。本文从生物多感官的融合讲起,阐述了多传感器数据融合的基本概念,介绍了数据融合技术在军事及非军事中的应用。     

GPS／SINS组合导航系统的多传感器最优融合算法

对GPS／SINS组合导航的工作原理和模型建立进行详细的分析，设置了两个传感器。提出一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。通过计算机仿真说明该方法可提高导航系统的计算精度和速度，有较好的容错性和环境适应性，具有实际使用价值。     

基于多源传感器信息融合的森林火灾无线监控系统

历次森林火灾,火点众多,燃烧范围大,冲击力强,燃烧时间久,破坏力极强,需要对大型森林展开火情监控,实现火灾的事前预防,避免由于火灾的出现造成经济损失和自然生态环境的失衡,设计一种基于多源传感器信息融合的森林火灾无线监控系统,实现智能化监控,改善现阶段的森林火灾监控水平。     

分布式多传感器交互式多模型融合算法

将交互式多模型(IMM)算法应用到分布式多传感器融合跟踪系统中,代替原有系统的单模型Kalman滤波,推导出了分布式多传感器交互式多模型信息融合算法,并通过仿真实例验证了算法的效果。     

基于多传感器信息融合技术的防盗报警系统研究

本文介绍了利用多传感器信息融合技术进行防盗报警的监测系统,该系统对监控场所进行监控,如有异物进入,就会对异物进行分割、测量,并分析和判断,入侵物是否有害,来自动启动报警装置。可以有效地提高防盗探测的灵敏度,降低漏报、误报率。     

海上目标的主、被动传感器信息融合

多传感器信息融合已经被应用到许多领域 ,但用于海上目标的识别和融合的文章并不多 ,本文主要是针对海上目标进行的。利用NN算法 ,给出一个新的门限。通过航迹关联和决策融合 (D -S证据推理 )对海上目标进行判别 ,可以提高识别舰船的概率。最后进行信息融合 ,进而提高目标识别的精度。验证结果表明 :性能有相应的提高     

异构多源信息融合方法概述

随着信息论、控制论、计算机技术、网络技术以及传感器技术等的快速发展,多传感数据融合技术在各领域都有着极其广泛的应用.介绍了多源信息融合技术的起源、发展及关键技术,并对关键技术进行展开,着重介绍了多源信息融合的模型描述、非完备信息系统特征约简、数据关联分析算法和异构多源信息融合等技术.进一步探讨了数据融合中存在的关键问题以及展望.     

多传感器数据融合系统

介绍多传感器数据融合的模型和基本方法及其在智能传感器中的应用。文中还给出几个数据融合在智能传感系统中的应用实例。     

基于逆协方差交叉融合的多传感器非线性滤波器

为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统的融合估计问题,针对非线性系统提出了基于序贯逆协方差交叉和并行逆协方差交叉的两种容积卡尔曼融合估计算法.各个子系统通过容积卡尔曼滤波器得到滤波估计,分别利用序贯逆协方差交叉融合算法和并行逆协方差交叉融合算法对各子系统局部估计进行融合.两种算法可有效地避免求解高维的权系数凸优化问题,降低了计算负担.当传感器数目很多时,并行逆协方差交叉融合算法因其多层并行结构可以显著节约融合时间.最后仿真结果证明了算法的有效性.     

基于多传感器融合的移动机器人教学实验平台设计

笔者借鉴国外较为成熟的经验,将教师通过产学研合作开发的新产品进行技术改造,将最新的科研成果及时地融入到教学实践中。设计的基于多传感器融合的移动机器人教学实验平台可以完成模电、数电、自动控制理论、单片机、计算机控制技术、信号分析与处理、传感器原理及应用等多门涉及自动化专业核心课程的实验。通过该实验平台将课程学习嵌入到实际工程背景中,提升学生的工程实践能力。     

基于Rough集的多传感器信息融合

Rough集是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,将其应用于多传感器信息融合中,可以简化规则的描述和表示,有利于快速得到最小融合算法,同时可以解决数据超载问题,形成多传感器信息融合算法.     

基于CI算法的多传感器时滞航迹的分布式融合估计

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。     

对于带未知噪声的反卷积系统的多传感器信息融合辨识算法

对于一个带未知噪声的反卷积系统,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的多传感器信息融合辨识算法,使用该算法可以得到对系统未知噪声统计和部分未知参数的局部和融合估计,并且证明了估计的收敛性。     

D-S推理的一种改进及其在多源信息融合技术中的应用

D-S证据理论处理冲突证据信息合成失效问题是长期困扰学术界的问题[1],针对这一问题,从基本的D-S合成规则出发,对合成公式进行分析,在重点探讨应用D-S推理合成规则进行冲突证据数据融合结果有悖常理的基础上,结合其他学者的研究成果得出一种改进的D-S合成规则,并把这一合成规则应用于信息融合技术,仿真实验结果表明该方法可行有效。     

多传感器数据融合技术方法探究

数据融合分为数据层、特征层和决策层,本文研究的多传感器数据融合方法主要有基于信息论的算法(聚类分析法、人工神经网络法、表决法)、基于认识模型的算法(模糊模板法、模糊集合法、专家系统(ES))等.     

基于Kalman滤波的多传感器分布式数据融合算法及其并行实现

1Introduction Inrecentyears,multisensordatafusiontechniques havefoundwidespreadapplicationsinmanytracking andsurveillancesystemsaswellasinapplications wherereliabilityisofamainconcern[1].Multisensor datafusionisdefinedasaprocessofintegratingdata frommulti…     

浅谈机器人传感器及其应用

本文对机器人中常用的传感器的种类、原理、功能作了简单的介绍,并介绍了国内外机器人传感器技术的发展现状,指出了机器人传感器技术是机嚣人智能化的关键技术之一.机器人传感器技术对机器人智能化有着重要的促进作用,其中多传感器信息融合技术及其算法又是传感器的研究重点.