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本文利用模糊集合来描述传感器的检测率和虚警率,提出了一种双传感器目标检测的模糊数据融合算法,并将其应用于双模复合导引头的目标检测,仿真结果表明算法合理。 相似文献
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针对分布式航迹融合问题,提出了一种基于自适应网格剖分的协方差交集融合新算法。首先,自适应计算网格剖分误差上限;其次,利用网格剖分法求出局部航迹协方差椭圆的交集;最后,利用交集中心求出融合航迹估计值。通过仿真试验,该算法能自适应估计网格剖分步长上限,提高融合精度。 相似文献
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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。 相似文献
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本文首先对基于累积误差准则与共轭梯度的2种自适应算法进行了讨论和比较,在此基础上提出了一种改进的自适应算法,其收敛性能优于文献(2)中算法,且不出现不稳定现象。 相似文献
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基于粒子滤波技术,提出了融合地图信息与传感器信息的室内地图匹配算法,对于在室内定位中由状态空间模型描述的非线性系统,通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,将室内地理信息数据、传感器信息、无线定位信息融入到粒子的权重值中,对观测值进行不断修正。实验证明,所提出的基于粒子滤波的地图匹配技术有效解决了由于无线定位结果穿墙、错定至隔壁房间而造成的用户体验差等问题,同时对室内定位结果进行了修正,提高了室内定位精度。 相似文献
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近年来,随着电子技术、信号检测与处理技术、计算机技术、网络通信技术以及控制技术的飞速发展,各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量涌现。数据融合技术的产生正是源于对多源信息自动融合处理技术的需求。现代环境的多样化和复杂化使得人们必须综合利用来自多种不同传感器的观测数据和信息对环境态势作出正确而迅速的估计,并制定相应的对策。 相似文献
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在多传感器水质数据融合领域,证据理论是有效的数据融合方法之一,但基本概率分配一般不易确定,从而使数据融合能力难以有效发挥。支持向量机是统计学习理论之上的高级分类算法,具有普适性和全局优化等特点,但输出的基本概率分配有待进一步提高。提出了一种基于证据理论和新型模糊支持向量机相结合的数据融合方法,通过建立基于分类超平面距离的模糊隶属度,训练模糊支持向量机提高传统支持向量机的基本概率分配,并结合证据理论进行海河水质数据融合。通过证据理论分别结合支持向量机和模糊综合评价法与上述方法进行对比实验,经精度、平均绝对百分误差、均方根误差等指标验证,精度提高10.5%,表明所提方法是一种可靠的多传感器的水质融合方法,较其他方法具有更高的融合精度。 相似文献
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提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法。通过改进的K-L距离得到证据间间距
,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始
的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果。最后通
过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况。 相似文献