数据融合中的概率数据关联算法

阐述了多传感器数据融合中的概率数据关联算法,并采用ＭＡＴＬＡＢ高级语言进行模拟,最后得到了满意的目标跟踪曲线和跟踪误差。     

GPS数据处理中投影带和投影面的选取分析

本文结合工程实例分析和讨论了在进行GPS数据处理时，应如何选择合适的投影带和投影面以使数据处理结果达到工程精度要求。     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。     

自适应Kalman滤波在GPS变形监测数据处理中的应用

GPS测量技术在变形监测中得到了越来越广泛的应用,但由于其误差来源及误差对信号的影响程度与传统的监测方法有着本质的区别,如果在数据处理中仍然按照传统的方法,可能得不到满意的监测结果。卡尔曼滤波在数学上是一种统计估算方法,通过处理一系列带有误差的实际量测数据而得到物理参数的最佳估值。因此Kalman滤波法是目前应用较广的一种动态测量数据处理方法。分析了Kalman滤波的模型设计,应用实例说明自适应Kalman滤波在GPS变形监测中的应用。     

基于GPS的移动机器人多传感器定位信息融合

构建了基于GPS的移动机器人定位系统,利用多传感器数据自适应加权融合估计算法对GPS、方位传感器、光码盘的信息进行数据融合.通过实验证明,该系统在短距离、路面平整的条件下,具有较高的准确性和稳定性,能够满足移动机器人定位的需要.     

数据融合技术及其在林业中的应用

介绍了数据融合技术的基本概念和内容,分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用,提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品,可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷;集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息,利用智能决策支持系统以及可变量技术,能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实,建立基于信息流融合的精确林业系统。     

无约束平差与秩亏自由网平差在GPS数据处理中的比较

本文介绍了常规的无约束平差与近代的秩亏自由网平差,并用这两种方法对某城市的GPS监测网的测量数据进行处理,对各种方法解算的结果进行了对比分析,得出两种方法在精度、未知参数的改正数和基线向量的改正数上存在差异,并对其使用条件提出建议.     

数据融合在发电机故障诊断中的应用

讨论基于RBF神经网络的数据融合技术用于发电机故障诊断的原理和方法，介绍网络结构、训练算法和数据融合，重点说明网络的设计及专家经验知识的应用，仿真结果表明，该诊断方法效果良好。     

INSAR/GPS在变形监测中的应用及展望

本文分析了INSAR与GPS数据的优缺点,通过二者之间的数据融合来彼此弥补。然后用INSAR/GPS进行变形观测,其观测精度得到很大提高。因此INSAR/GPS在变形监测中具有广阔的应用前景。最后对INSAR和GPS在变形监测中的应用进行预测,并做出展望。     

浅析GPS在工程勘测中的研究应用

本文结合GPS工作原理及特点,探讨了GPS工程勘测技术在建立工测水准控制网中的方法和要求。     

数据融合技术在消防探测中的应用研究

数据融合技术用智能化多传感探测器取代传统的单一传感器,可以区别非火灾信号和火灾信号,从而能够及时并准确地报警。基于多传感器数据融合的火灾探测系统的基本框架及相应算法,以感温、感烟和气体传感器的模拟量为输入,利用神经网络和模糊识别技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的火灾探测系统,可以达到及时报警和降低误报警的目的。     

GPS与InSAR数据融合的研究现状与展望

GPS与InSAR数据融合研究是一个极具潜力的研究方向。本文在详细论述其研究现状的基础上,探讨了它的研究特点、应用优势。针对其研究现状,讨论了其在基本概念、相位解缠算法、水汽模型和大气层延迟改正模型、时间域与空间域的融合模型和算法、精度评定和质量控制等研究方面的问题．为GPS与InSAR数据融合提出了基本的研究框架。     

多传感器信息融合技术在INS/GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题,提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。文中首先介绍了信息融合的基本原理、关键技术以及常用方法,然后以INS／GPS组合为例,对组合导航系统的工作原理和模型建立进行了分析．最后对基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法进行了论述与分析．该方法可提高导航系统的计算精度和速度．有较好的容错性和环境适应性,可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径。具有实际使用价值。     

“GPS数据处理”课程教学方法初探

"GPS数据处理"课程是测绘工程专业的专业基础课程之一。本文针对目前毕业生对GPS数据处理软件操作缺乏实战经验、GPS软件二次开发能力差、无法满足就业单位用人需求的问题,介绍了GPS专业人才培养模式,并从教学内容、教学手段和科研训练等方面进行调整和改革,从而提高教学效果、满足GPS应用中对专业型人才的需求。     

数据融合在瓦斯安检系统中的应用

从提高监测精度的角度阐述了数据融合技术在瓦斯气体安全监测系统中的应用.介绍了数据融合的基本知识和一般的融合方法,对直接取平均值的加权融合方法进行了改进,并通过仿真实验证明了改进的加权融合方法比直接取平均值融合方法更接近于实际值.     

Dempster-Shafer证据推理在数据融合中的应用

介绍了Dempster-Shafer证据推理的基本概念和理论,并将数据融合思想引入到机械设备故障诊断中,采用Dempster-Shafer证据推理进行融合计算,验证了这一方法的有效性.     

多元数据融合技术在低空领域监视中的应用研究

各种低空、超低空飞行目标对空中交通安全以及国土防空提出了严峻的挑战,亟需解决低空空域的监视问题。本文分析了低空领域监视的需求分析、目前低空领域监视的主要手段,提出用多元数据融合技术来解决低空领域监视中的问题,并对多元数据融合技术进行了分析和研究,指出了数据融合技术在低空监视领域的应用前景。     

数据融合技术在火灾早期探测中的应用

提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.     

贝叶斯数据融合技术在机舱故障智能诊断中的应用

结合船舶机舱的实际特点并对该技术的实现进行了研究，设计了机舱故障智能诊断系统，采用贝叶斯数据融合技术，充分利用样本的先验信息，根据故障类型和概率统计的推理方法，建立故障知识库和推理规则，实现了故障的前期预报和故障原因的快速诊断，这种方法适用于故障有一定规律的设备。     

数据融合技术在多设备协同弹道测试中的应用

针对远程弹道接力跟踪测试中指定顺序引导方式存在的切换点数据跳变、引导数据不够平滑、数据间断等问题.提出一种自适应加权数据融合算法,对雷达、光电经纬仪等多弹道测试数据进行实时融合处理.该方法可获得一条尽可能长的引导弹道数据、提高引导数据精度、减小引导过程抖动.仿真和实际试验表明该方法是有效可行的.