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在分布式多传感器信息融合系统中,航迹关联是航迹融合过程中首要解决的问题,即如何判断来自于不同系统的航迹是否来源于同一目标.本文将小波变换引入到航迹关联算法研究中,利用小波变换将卡尔曼滤波后的航迹提取新的特征向量,从航迹的整体态势和局部细节变化两方面对原有的序贯航迹关联算法进行改进,提出了一种新的航迹关联算法.该算法将小波变换与序贯思想结合起来,提高了正确关联率.最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性,并搭建了数据链信息融合半实物仿真测试平台,模拟了数据链系统中信息融合的全过程. 相似文献
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针对多传感器目标跟踪问题,研究了一种多传感器异步航迹融合算法。由于不同传感器的采样时间各不相同,关联算法首先利用最小二乘法将局部航迹同步化,然后利用加权关联算法将局部航迹进行关联.仿真结果表明该算法能够较好地解决异步航迹的关联问题,在跟踪四个交叉目标的情况下,关联正确率接近90%. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(2):117-120
在无需传感器系统中实现了工作性能良好、精准时间的航迹关联雷达通信,采用Bar Shalom-Campo航迹融合算法优化设计了无反馈形式的分布式航迹融合。理论分析表明,算法能够通过先验信息,实现运算量以及运算难度的降低。实验结果得到:改进的算法的雷达通信过程中误差明显小于单个传感器的误差;优化的航迹融合算法与单一雷达的滤波相比能够显著提高定位精度,定位性能有了明显的改进;优化算法后的系统能够达到多传感融合改进目标定位。这一研究对最大程度的优化系统的工作能力具有明显的理论和实践应用价值。 相似文献
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纯方位多传感器多目标数据关联属于NP-Hard难题,目前许多数据关联算法的研究成果大多集中在目标的跟踪阶段,而对于航迹起始阶段数据关联问题的研究相对较少.为此,本文提出一种基于Mean Shift和模糊C均值混合聚类的数据关联方法,将来自于不同传感器的方向测量线相交叉产生的候选点进行聚类,提取出最有可能源自真实目标的候选点,再对所提取的候选点应用逻辑法进行航迹起始.不同场景下的仿真实验和不同方法的性能比较结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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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 相似文献
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李金明 《兰州石化职业技术学院学报》2015,(2):29-31
对多传感器数据融合是近年来一个热门学科之一,特别在导航、自动控制及机器人技术中得到了广泛应用;对多目标运动进行分析,利用多个或多种传感器提供的冗余信息和互补信息,采用概率关联方法,结合似然函数,通过关联一批数据处理估计目标的运动参数,从而推出快速分布式多传感器空间数据关联算法,这样不但减少观测信息的不确定性和模糊性,同时还提高对目标的检测、跟踪定位和识别能力,增强系统的可靠性和生存能力。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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现有大部分融合跟踪算法都使用分类器型跟踪算法,这种算法在目标尺度发生变化时会存在一定误差。虽然已有一些解决方案,但仍不能从根本上解决该问题,而且一般无法估算目标的旋转状态。为此,基于CMT 算法提出一种新的基于点的多传感器融合跟踪算法。在获取目标状态上综合了多传感器信息,并对目标中心使用卡尔曼滤波进行修正,能够跟踪目标并获得目标的尺度及旋转信息。实验结果表明,该算法在常见分辨率下跟踪非旋转目标,重叠率与现有算法相当,在分辨率较高的情况下,在实时性上具有优势。 相似文献
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数据融合技术能够通过合并多个数据源产生的数据,去除冗余信息,有效地减少网络中的数据传输量,节省传感器节点的能量,延长无线传感器网络的生命期.从农业生产的实际情况出发,针对蔬菜大棚远程温度监测提出了一种基于移动代理的数据融合算法.系统仿真结果表明,随着网络规模的增大,可以减少时延,有效的降低能量消耗. 相似文献
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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. 相似文献
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加权融合算法是多传感器数据融合中的常用方法,但加权因子的确定非常困难并直接影响算法的性能.文章提出利用改进的粒子群优化算法对各个传感器的加权因子进行自适应优化,引入种群进化度、聚合度来反映种群的多样性,当种群多样性低于阈值时执行变异操作,并交替使用基于聚合度、进化度的自适应惯性权重函数,从而避免算法陷入局部最优解.通过UCI数据集测例表明本文算法是一种较有效的多传感器数据融合方法,相对其它算法具有较高的融合精度. 相似文献