多传感器数据融合中基于目标识别的DS算法研究

由于多传感器数据中对目标的描述通常存在或多或少的模糊、相驳、遗缺等现象,在多传感器数据融合处理中如何对目标进行有效可靠的识别,是一个备受关注的难题。本文对多传感器数据融合处理中基于ＤＳ算法的目标识别问题进行了较深入的探讨,利用ＤＳ算法对不确定性信息的推理判断机制,为解决上述难题提供了一种有效的方法。     

非协同目标识别技术的研究进展

非协同目标识别技术是识别领域研究的新课题,它通过处理侦测到的目标 物理特征来实现对目标身份的识别。该技术可提供更全面、更完善的战场目标信息,有助于 作战人员及时掌握战场态势、减少友军误伤。从目标识别的基础理论开始,介绍了几种适合 非协同目标识别的融合方法及其改进措施,总结了目前非协同目标识别技术研究的主要进展 ,即采用基于统计推理的数据融合技术,对多个传感器侦测的目标特征信息进行处理,实现 了对属性、类型、型号、作战意图及威胁程度等目标信息的判定和分析。同时,指出国外一 些使用数据融合技术的武器装备已具备对多个非协同目标的识别能力和战场信息感知能力。 最后,提出了今后的研究方向。     

基于多信息融合技术的继电保护研究

多信息融合技术是研究多源信息处理分析方法的新兴边缘学科,在军事、信息处理等领域有着广泛的应用.多信息融合挂术具有多信息量、多层次、多手段的特点,是处理多传感器信息资源的有力工具.     

浅谈无线传感器网络数据库的研究

无线传感器网络主要有三大部分组成,即集成传感器、数据处理单元、通信模块的节点,再利用白组织方式形成网络数据,这样做的主要目的是采集与处理网络区域中的信息,并从中获得更有利用价值的数据信息,主要包含数据采集、管理、通信与处理几大内容,再利用通信网络获得的信息经汇聚几点把信息数据发送到基站,最终将所有的节点数据融合在一起,加以分析、处理与分发,这样才可以形成完整的数据图。本文通过对无线传感器网络数据的含义、特点以及研究现状进行了深入的探讨,同时又对无线传感器网络数据库的实现技术与应用作了进一步分析,希望为今后无线传感器网络数据库的研究产生一些积极影响。     

多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用

针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS／GPS组合导航系统中的实际应用，进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度。在实际应用时，结合应用环境设置适当的尺度，可以达到较好的应用效果。     

小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用

在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。     

浅析多传感器信息融合

随着自动化技术在各个领域的渗透，有效地运用传感器提供的信息进行信号的综合处理，提高系统的功能。满足系统完成各种复杂任务的需要，显得越来越重要。现代工业生产以综合、复杂、大型、连续为特点，采用大量各式各样的传感器来监测和控制生产过程，多传感器系统是现代复杂生产过程控制的一个重要的特征。多传感器系统的出现及其导致的信息量剧增，使信息融合技术引入工业控制成为必要，尤其在智能系统中，要求系统能快速的荻取周围环境的信息，对这些信息进行解释和处理，并能在未知环境中工作。     

机载多传感器数据融合的数据链应用技术

表述了机载多传感器数据融合基本概念，侧重于描述战术数据链在多传感器信息融合中的应用。     

信息融合技术在物联网数据采集中的问题研究

传感器是物联网络的核心组成之一，多个传感器构成一个自组织网络系统，信息感知和处理是它的主要工作任务，这使得信息融合技术在物联网中得到了广泛的应用。本文在分析目前所采用的信息融合技术的基础上，探讨在现实应用中存在的问题及相关解决方案，为物联网络的进一步发展，做好技术准备工作。     

基于分级信息融合的引信多模融合

为了提高引信的准确性, 结合当前微型毫米波雷达、激光传感器、微机电系统（MEMS）传感器对目标的探测能力,提出了一种引信多模融合策略。以传感器受环境影响的主要因素为输入,构建环境影响贝叶斯网络,形成传感器可靠性权重分配;通过建立传感器量测加权融合,形成测距与加速度两级融合综合处理获得目标准确位置信息,从而提高量测可靠性,为准确引爆提供支撑。实验表明该算法可提高测距准确性且对不同环境具有较好的适应性。     

数据融合概述

多传感器数据融合是生物界以及逻辑系统内最常见的基本功能，以人类的活动为例，人能够根据自身的感官：眼，耳，鼻，口，四肢，皮肤等器官将对外界环境的感知传送给大脑，由大脑对各类数据进行重新的组织，融合，利用一定的先验知识判断，理解周围的环境。人的感官具有不同的量度特征，因此可以感知出不同空间范围内的物理现象，这一过程是自发的，是人类进化过程中一种自适应的能力，人类对各种信息（图像，声音，气味等）的处理同样需要大量的先验知识。     

战场多源情报信息仿真评估系统的设计与实现

针对情报处理系统因缺乏数据难以开展多源融合算法研究、融合处理试验、融合效能评估等问题,分析了典型情报处理系统对仿真评估环境的需求,采用了基于目标特性参数进行想定推演、基于量化计算进行效能评估的技术方法,实现了战场多源情报信息仿真评估系统。多种场景的仿真试验验证了技术方法的可行性和系统仿真评估的灵活适用性。     

信息融合及其与电子鼻和电子舌相关的应用

在现代农产品及食品品质检测中,电子鼻、电子舌和光谱等技术因快速无损的特点而逐渐得到广泛应用。电子鼻和电子舌技术通过传感器阵列模仿哺乳动物的嗅觉或味觉系统,利用不同传感器间的交叉响应实现对样本品质的分析。由于农产品及食品品质变化成因复杂且表现形式多样,单一技术可能难以满足检测需求,借助信息融合综合使用各种检测技术能够达到更好的检测效果。本文对信息融合的定义、层次及方法进行介绍,然后基于不同的融合层次,分析总结了多技术联用在农产品食品检测中的应用,最后基于信息融合对电子鼻的发展做出展望。     

《电讯技术》专题资料 《现代战争目标识别技术的现状及发展》题要(四)

敌我识别传感器的不定性、模糊性和欺骗性及其在多源融合处理中的应用本文研究了有关Mark -ⅩⅡ敌我识别器 (IFF)的特征和不定性 ,包括其局限性、固有误差源及抗干扰能力 ,并提出了一种通用多源传感器融合处理 ,采用非协同目标识别 (NC TR)、电子支援措施 (ESM)以及IFF不同信息源的输入数据 ,重点是可实现的IFF传感器系统以及它们如何特征化以理解和设计一种最佳且有效的多源融合处理。采用实时光学特征提取对单架飞机的非协同目标识别由于可用计算资源的限制 ,对宽带高分辨率雷达 (HRR)回波信号的实时非协同目标识别超出了许多常规…     

传感器信息处理技术和在机械故障诊断的应用分析

针对机械设备的大型化、智能化、复杂化，指出机械故障诊断的必要性。在对机械故障诊断现状了解的基础上，指出现在研究的主要方向。由于多传感器信息融合技术的特点使其成为机械故障诊断的热点。介绍了多传感器信息融合的方法与特点，探讨了其在机械设备故障诊断中的应用前景，为机械设备故障诊断的研究指明了方向。     

基于ITS电子集成工程视域下的电子信息处理技术

智能交通系统（1TS）是集成于信息技术、传输技术、电子技术、及计算机处理技术等多种类电子工程技术,而建立起的实时、高效、准确的综合运输和管理体系。其中,数据压缩和数据融合技术使得ITS技术更具有现实意义。本文基于智能交通系统中信息的特征,探讨了数据压缩和数据融合技术涉及的关键技术及要求,分析了技术应用及现实突破。     

《电讯技术》专题资料 《现代战争目标识别技术的现状及发展》题要(二)

超视距雷达的舰船目标识别技术探讨传统的敌我识别系统都只能在视距内工作 ,而高频地波和天波雷达、微波超视距雷达均可探测到视距外的海上目标 ,但目标的属性识别问题一直是它们的难点 ;本文针对超视距雷达的技术特点 ,对有关的舰船目标识别方法进行了探讨。非协同目标识别的相关技术目标识别是雷达发展过程中的一个重大研究课题 ,而非协同目标识别更是当今最为活跃的研究领域。本文对非协同目标识别的概念及其相关技术进行了介绍和简要分析。基于多传感器数据融合的非协同目标识别文中介绍了多传感器数据融合的概念 ,数据融合应用于非协同…     

无线电传感器

在当今信息技术呈爆炸式发展的潮流中,无线传感器以其全新的数据获取与处理技术逐渐进入人们的视线,并且在很多领域得到了广泛的应用与普及。当今国内无线传感器的发展方向大多集中在对于传感器数据接收的网络节点处,并且对用于信息处理的硬件设备也有部分研究。而伴随研究的不断深入与科技创新的不断突破,无线传感器已经开始向着智能式与便携式方向发展,它作为协作技术的核心部分其前景不可限量。无线传感器的所有技术是过去单一传感器技术、无线电通信技术的完美融合,并且在融合的同时更在操作便捷性上做出了极大的突破。基于对无线传感技术重视,本文将从无线传感器在各类领域的实际应用情况展开详尽的分析,并对传感器的发展前景做出展望。     

媒体信息资产管理与信息产业化

时下社会上信息技术得到了迅速的发展,在各种媒体上都已逐步向数字化、信息化的进程迈进。在各种媒体资源高度交互的当下,如何做好媒体资产管理的工作是媒体下一步工作的技术核心。在媒体信息资产管理系统中融合了信息存储、网络、数据库、多媒体等多项技术,是一项需要多个方面共同协作的系统工程。媒体处理的数据日益变得规模化、类型化及复杂化,所以在信息数据的处理和管理上有了更高的要求。在完成对内部工作的简化后,对媒体信息进行产业化的规范也有利于在最大化媒体资产的价值。     

采用信息融合技术的消防报警系统

介绍了多传感器信息融合消防报警系统,包括火灾探测和消防管理两部分。根据“一点发现,多点求证”的原则,利用多传感器的不同性质,进行多级别、多方面处理,得到更可靠、更准确的结论。并结合消防管理规则,构建了具有自动化指挥的消防报警系统。