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神经网络在多目标分布式融合中的应用研究

提出了适合分布式多传感器多目标 (MSMT)数据融合估计算法 ,对这种推广的分层融合估计算法进行了数学推导  (本文共3页) 阅读全文>>

合肥工业大学
合肥工业大学

基于D-S证据理论的神经网络形状识别系统

融合(Fusion)的概念开始出现于20世纪70年代初期。信息融合技术研究如何加工、协同利用多源信息,并使不同形式的信息相互补充,以获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识。信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体应用。信息融合技术最早用于军事领域,现已成功地应用于包括机器人和智能仪器系统、战场任务与无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别和多源图像复合等众多研究领域。目前各国都在积极进行信息融合技术相关课题的研究。本文主要研究信息融合的理论基础、相关应用问题以及研究现状和发展方向,讨论了信息融合技术在目标识别中的应用问题以及相关算法,重点介绍了D—S证据理论和神经网络技术这两种融合算法。分析神经网络技术与信息融合技术的特点以及发展趋势,我们认为两者的相互结合、相互渗透会出现一个的新的研究方向——神经网络融合技术。为了验证我们的思想,研究了基于D—...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于随机集理论的分布式多传感器多目标跟踪技术研究

本论文围绕着分布式传感器网络对探测场景中时变多目标的稳定、持续监测任务需求,开展了分布式多传感器多目标跟踪(DMMT)技术的相关研究工作。与集中式相比,DMMT具有通信代价低、容错率高、鲁棒性强等优势,因此理论研究和工程应用中具有重大意义。DMMT技术作为一项正在发展中且不断完善的技术,仍面临着诸多的问题和挑战。本论文在随机集理论框架下,主要研究了分布式融合算法、分布式融合高效实现方法、分布式融合的网络共识方法等工作,为DMMT技术的实现与应用提供了重要解决途径。主要工作和贡献如下:1.针对多目标跟踪问题,在随机集合理论框架下采用多伯努利分布(MB)建模单传感器多目标滤波问题;针对分布式传感器网络节点间量测相关性未知问题,提出了基于广义协方差交集(GCI)准则的MB滤波器分布式融合算法(GCI-MB),并推导出GCI-MB融合后验分布解析表达式,为分布式融合算法提供了融合所需的先决条件。所提出的GCI-MB融合算法具有性能优异、...  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于标号随机集的传感器网络分布式融合技术研究

传感器网络探测系统是为应对隐身目标威胁和复杂探测环境挑战提出的新型探测体制,所感知量测与目标具有未知时变的强不确定性,难以基于传统统计理论进行描述和建模。基于标号随机集理论的信息融合技术是一种新兴的先进信号处理技术,通过将多源量测的不确定性,包括随机性、不准确性、模糊性等,和目标个数的未知时变特性建模在点过程理论框架下,提供了统一的多源-多目标不确定性问题描述和建模方法,是国际信号处理和信息融合领域的前沿热点。该技术作为一项正在发展中的新技术,仍面临着诸多的问题和挑战,例如,传感器量测模型非标准化、传感器间量测相关性未知、标号随机集分布式融合性能不稳健等。本论文针对上述问题,在标号随机集理论框架下,研究了基于广义量测模型(generic observation model,GOM)的传感器网络单节点滤波算法、传感器间“标号不一致”问题建模与分析、稳健标号多目标(labeled multi-object,LMO)滤波器分布式融合算...  (本文共142页) 本文目录 | 阅读全文>>

山西大学
山西大学

异步采样和网络诱导特征的多传感网络化系统分布式融合估计

近年来,多传感器信息融合估计受到了越来越多的关注,并广泛应用于移动机器人,智能电网等领域,基于无线传感器网络(WSNs)的分布式融合估计问题已经成为国内外的研究热点.例如,移动机器人追踪,多传感器三容水箱液面估计以及温室区域温度控制估计等实际问题都是基于分布式估计或融合估计理论的.然而基于WSNs的融合估计框架中,由于网络的介入使得数据在传输过程中会受到时延和丢包等网络诱导特征以及恶意的网络攻击等影响,这些因素都可能导致估计性能下降,也使得融合估计系统的分析和设计面临诸多挑战.因此如何降低多传感器信息传输过程中诱导的网络不确定因素对状态估计的影响,是基于WSNs的分布式估计研究的难点之一,设计一个鲁棒性强,可靠度高的分布式滤波算法是实现信息融合问题的关键所在,但是针对这些问题的研究工作还较少.考虑到多传感器多率异步采样机制,传输过程中时延和丢包等网络诱导特征以及网络攻击,本文研究基于WSNs的分布式融合估计问题,研究的主要工作及...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

基于容器的分布式融合通信服务器的设计与实现

随着信息技术和移动互联网技术的发展,通信方式也在逐渐的发生改变,由单一的语音通信方式转变成多媒体通信方式。融合通信的出现解决了人们对通信方式的需求,已经成为行业的焦点。但是随着用户规模的增大,融合通信服务器在并发量和系统伸缩性方面都存在着瓶颈,难以应对较大规模的应用需求。而且,用户的请求访问是动态的,造成服务器的负载时而高时而低,当负载很低时,服务器集群中部分服务器会出现空闲,造成资源浪费;当负载过高时,用户的请求访问质量受到影响,因此服务器集群的自动伸缩至关重要。但是目前融合通信服务器大多部署在虚拟机上,由于虚拟机需要的资源较大、启动速度慢、灵活性较差,给融合通信服务器的安装、部署以及自动伸缩方面都带来一些问题。本文采用Docker容器技术设计与实现分布式融合通信服务器,以解决目前融合通信服务器存在的问题。本文在实验室现有的融合通信项目基础上,旨在设计与实现一个基于Docker的分布式融合通信服务器。本文首先介绍了课题研究的背...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

昆明理工大学
昆明理工大学

基于证据理论的双层分布式融合决策方法研究

随着社会的发展进步,越来越多的组织追求高效率、低成本以及人性化的管理模式,传统的集中式决策也越来越难以满足组织对科学化、系统化、民主化决策的现实需要,分布式决策应运而生并凭借其在信息并行化处理和多元化集成方面的独特优势,逐渐成为了决策科学领域的一种重要决策方法。现在对于分布式决策的研究已经越来越受到人们的关注并取得了一定的成果,但对于现代组织结构中不断涌现的一些新型分布式决策问题并不适用,因此,系统、深入地研究适用于当下组织决策问题的新型分布式决策方法具有重要的理论和现实意义。基于传统概率论知识而产生的证据理论,以更加符合人类思维习惯的方式来表达人们主观认知方面的“不知道性”、“不确定性”,通过较为简单的合成机制对不同信度的判断意见予以合成,实现多源推断信息的有效融合,因而作为一种不确定性推理方法而被广泛应用于信息融合、决策科学领域等。论文以证据理论为基本理论工具,结合决策科学、管理学、组织行为学、系统工程学等多学科知识,针对日...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>