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基于模糊信息处理的数据融合方法研究

数据融合是通过综合多信息源的数据,可以比从任何单个信息源所提供的数据中获得更加精确和更加确定的推理。它是许多传统学科和新兴的工程领域相结合而产生的一项新技术,是现代C~3I系统中的重要组成部分。其功能模型中包括低层次上的信号检测,位置估计和身份估计,以及高层次上的态势估计和威胁估计。本文主要讨论基于模糊信息处理技术解决多传感器信号检测,位置估计和身份估计等数据融合问题。全文共分六章,各章的主要内容如下:第一章为绪论,介绍了数据融合的基本概念,数据融合的理论基础,数据融合的发展概况;介绍了模糊信息处理技术及其在数据融合中的意义和作用;介绍了本文所取得的主要成果和内容安排。第二章提出了一种由局部自适应模糊检测器和在线自学习融合算法所构成的分布式信号检测系统的设计方法。由模糊集对不精确信号参数的局部检测器进行建模,该模糊模型可自适应不精确信号参数的变化。融合中心以最佳融合规则作为目标函数在线自学习局部判决的权重。第三章提出了一种基于多  (本文共115页) 本文目录 | 阅读全文>>

《火力与指挥控制》2007年09期
火力与指挥控制

基于途径概念的数据融合方法

引言对多传感器信息的综合利用已经有约30年的发展历程了,所形成的数据融合方法已应用于数据层、属性层和决策层等各个层面(文献[1-13])。数据融合的应用提高了观测系统的可靠性和鲁棒性、扩大了空间与时间上的观测覆盖面、增加了观测数据的可信任度、提高了观测系统的分辨率。然而数据融合的发展并不平衡。在舰载作战系统中,数据融合主要是解决指控层面上所关注的目标识别、属性判别、威胁判断等问题,而以提升数据精度为主要目标的火控系统由于受一些因素的影响(如数据通道的限制),在数据融合方法的应用方面尚很欠缺。这种状况影响了火控系统性能的提升。例如,采用卡尔曼滤波的单通道舰舰导弹火控系统需要40s才能输出数据,60s才能达到精度指标,这导致指挥员在紧迫状态下往往不得不放弃滤波,直接使用原始参数实施导弹攻击。为超视距舰舰导弹提供目标指示的直升机平台由于系统精度低,需要的稳定滤波时间更长,通常要2m in才能够达到滤波精度指标。这不仅大大增加了直升机的...  (本文共4页) 阅读全文>>

河北理工大学
河北理工大学

数据融合方法及其应用技术的研究

在实际工程检测中,往往采用多种手段对同一被测量进行检测,而后把检测数据进行融合,从而能够对被测目标的性质做出更好地估计。长期以来人们在对检测数据进行融合时,往往只是给出了被测量的点估计,也就是只对被测量的母体均值进行了估计。然而在对检测结果做出实际工程合格与否的评判时,仅仅知道被测量的均值的估计量还是不够的,除此之外,还希望得到被测量均值的置信限及置信区间。本文利用数据融合方法推导出了下述数据融合表达式:(1) 方差已知(或大样本)、方差未知(或小样本)的情况下的数据融合方法估计正态分布母体均值的表达式,并且理论证明其是无偏的;(2) 方差已知(或大样本)、方差未知(或小样本)的情况下的数据融合方法估计正态分布母体均值的置信限;(3)方差已知(或大样本)、方差未知(或小样本)的情况下的数据融合方法估计正态分布母体均值的置信区间。同时针对两个变量的情况,还推导出了对于给定置信度,样本方差在满足什么样的条件下能够使得母体均值的置信区...  (本文共58页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科研信息化技术与应用》2011年03期
科研信息化技术与应用

大规模公开与内部数据融合方法及其在学术搜索中的应用

1.引言近几十年来,科学技术的迅猛发展和信息化的推动,使得人类社会所积累的数据量已经超过了过去五千年的总和,数据的采集、存储、处理和传播的数量与日俱增。许多行业、单位或机构部门内部都逐步实现了业务信息的计算机化管理,形成很多内部数据库,并且这些数据随着机构业务的增长而日益增加。同时World Wide Web迅猛发展,根据文献[1]的调查,截至2003年Web已经蕴含超过200,000TB的信息量,且仍在高速增长。Web上的网页数量惊人,信息丰富;由不同的个人或者团体开发,形式和内容有很大差异;分布在全球Internet连接的每一个单位、机构、组织、研究单元等网站上,而它们的内容动态变化快,元数据异构性强。Web内容的发展结果使现有的搜索引擎等网络信息获取技术的变得更加困难。目前获取数据主要是通过主流搜索引擎,但是它们在内外部数据融合方面有两方面的局限性:(1)数据覆盖率低,根据伊利诺伊大学(University ofIllin...  (本文共9页) 阅读全文>>

《弹箭与制导学报》2007年03期
弹箭与制导学报

样本均值随机加权估计数据融合方法研究

1引言多传感器数据融合是近年来发展起来的一种数据处理新技术,对数据融合方法的研究已受到人们的普遍关注[1]。文中首先将一种新兴的随机加权估计方法应用于多传感器数据融合,提出了一种将多源信息综合处理的随机加权数据融合方法。该方法依据极大似然原理,将来自不同总体(均值相同,方差不同)的随机样本进行有效融合,得到新的总体均值估计量,从而消除了低精度检测结果的干扰,提高了综合检测结果的精度。其次,提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法。该算法用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计,用最优信息融合算法将这些估计进行融合,得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。与其它融合算法相比较,随机加权方法有许多优点[2]。如该估计值是无偏的,其估计误差比传统信息融合误差小,且不需要知道参数的精确分布,易于计算。2总体均值的随机加权数据融合方法设用第i种方法检测到的检测值Xi服从正态分布N(iμ,iσ),这里iμ和iσ分别为均值...  (本文共3页) 阅读全文>>

《中国安全科学学报》1998年06期
中国安全科学学报

一种新的数据融合方法

1 引 言数据融合技术(DataFusion),是把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息,依据某种准则进行组合,以获得对被检测目标的一致性解释或描述。该技术在70年代末首先应用在机器人和航空工业上,重点应用于军事领域的C3I任务。目前,已广泛应用于自动化生产、医疗诊断、遥测遥感及结构的无损检测(NDT)等非军事领域。现代战争中,用雷达、红外等设备对某一敌军目标进行探测,医疗诊断中用B超、CT、核磁共振等仪器对某一病灶(如肿瘤等)进行检测,遥测遥感中用卫星对海洋污染及森林火灾进行检测,无损检测(NDT)领域中对结构缺陷进行探伤时,由于检测结果受所探测目标的形状和尺寸、位置、检测仪器、检测环境、检测人员的技术水平和心理状态等诸多因素的影响,往往造成目标的漏检。为了解决这一问题,在实际中,通常采用多个传感器对所关心的目标进行检测,这样就必须对来自不同传感器的多源信息进行综合处理,即进行数据融合,对目标的漏检情况作出综合评估。但是,...  (本文共4页) 阅读全文>>