基于神经网络的移动机器人多传感器数据融合研究

针对单超声波的测距缺陷,采用多个超声波结合红外开关共同测距,提高整体测量精度;针对BP神经网络训练收敛速度慢,容易陷入局部极小值等缺点,加入动量-自适应因子来改进BP神经网络;将改进的BP应用于移动机器人传感器旅行家II号数据融合中,实践证明,经改进后的BP神经网络收敛精度高误差小,融合后的信息比未经融合的信息更精确。     

基于多传感器数据融合的电磁测量系统

本文主要从多传感器数据融合和虚拟仪器两方面介绍了一种电磁场测量系统的设计方法。     

基于多传感器数据融合的温湿度监测系统

提出了一种改进的数据融合算法在多传感器温湿度监测系统中的应用,阐述了系统组成、融合算法和实现方法。该系统利用狄克松准则剔除粗大误差,再通过基于均值的递推估计算法,对采集的多传感器数据信息进行融合,利用Matlab软件将所得测试结果直观地显示出来。给出了硬件、软件设计方案和数据处理后的仿真结果。     

多传感器数据融合系统的软件实现

近年来,多传感器数据融合成为技术研究的重要方向之一,无论是在防御、还是非防御系统中都受到了广泛关注,尤其是面对目标、信源数量的增加,其对系统提出了更高要求。研究人员需要对系统进行反复测试,才能够提高系统运行有效性。文章从系统需求、系统分析及关键技术等角度对多传感器数据融合系统软件的实现进行深入分析和研究,为相关领域持续发展提供更多支持。     

基于多传感器数据融合的电磁测量系统

本文讨论了多传感器数据融合和虚拟仪器技术在电磁场强测量系统设计中的运用，使该系统实现了全自动测试和数据分析。     

多传感器数据多级分布式融合

分析了判决融合的ｎ个传感器的串并联结合结构。不像并联融合方案那样仅在接收所有传感器的所有信息时融合数据，这种结构在融合产不需要所有传感器的数据，这种结构的速率和处理数据不需要时延的趋势，因此，它优于并联融合。而且，在消除链路故障可行性的意义上，它优于串联分布式判决融合。     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合可以避免单一传感器的局限性，获得更多的信息，提高目标识别能力。本文介绍了这一技术的出现背景，国外的应用情况，主要研究内容及建议采取的对策。     

多传感器数据融合导航系统研究

本文研究了一个以捷联式惯性导航变主,以ＧＰＳ和ＧＬＯＮＡＳＳ卫星导航系统等为次级传感器组成的数据融合导航系统,介绍了其实现方案。设计了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的融合导航滤波器。计算机模拟结果证明,神经网络算法的精度优于通常的卡尔曼滤波器,有令人满意的结果。     

基于遗传算法的多传感器数据融合

文章给出了一个新的应用遗传算法技术的分级多传感器数据融合算法，各个传感器信息之间的关系用一种较新的模糊算子确定，与传统的集合论的并、交操作相比，它能更好地模仿人的推理。此外，遗传处法能近似最优地确定模糊算子的参数，使算法在信息源的可靠性，信息的冗余度／互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下，以近似最优的方式对传感器数据进行融合。     

基于多传感器数据融合方法的火灾模拟实验炉温度采集系统

基于多传感器算术平均值与分批估计的数据融合方法在火灾模拟实验炉上温度数据采集中的应用，用VB6．0开发了相应的实际应用系统。     

神经网络用于传感器数据融合

本文提出了使用三个知识源，把向向传播神经网络应用于自动目标识别的数据融合，所用三个知识源为，一个提供高分辨多普勒信号特征信息的连续波用于（Ｘ波段）雷达，一个提供空中目标位置信息的监视雷达，以及从阿德莱德机场飞行时刻表得到的目标飞行固定航迹飞行时间的先验信息。     

基于多传感器数据融合入侵检测模型

随着计算机和互联网应用技术的快速发展,网络的入侵检测技术越来越重要。本文是针对现有的网络入侵检测系统存在的问题,结合现有数据融合和数据挖掘算法技术的不断提高,给出了一种基于多传感器数据融合和数据挖掘的网络入侵检测模型。应用该模型能使阻拦入侵元素有依据可寻,同时能很好地减少网络入侵的危害程度,从而提高自身系统的免疫性。其功能在文中详细介绍。     

基于多传感器融合技术的微型空气质量监测系统优化设计

针对国家环境空气质量监测站(NAAQMS)由于体积大、成本高而不利于大面积广泛布点的问题,研制了一种微型空气质量监测系统,用于监测大气中CO、NO2、O3、SO2、PM2.5和PM10的浓度.该系统分别采用电化学气体传感器和光学粒子计数器来测量气体污染物和颗粒物浓度.考虑到传感器在测量污染物浓度时容易受到大气温湿度的影...     

一种多传感器数据融合系统方案研究

随着科学技术的飞速发展,战场中传感器的种类和数量不断增加,战场的环境也变得越来越恶劣,迫切地需要多传感器的数据融合来为指挥员提供高可信度的数据,供指挥员参考。通过对融合源数据进行分析,提出基于表决法和证据理论的多传感器融合系统方案。对框架的各部分功能模块进行分析,针对性的选择二阶预测、证据理论等算法。在融合模块中,对于不同性质的数据也选用不同的算法。通过仿真验证了系统的有效性。     

数据融合技术与多传感器探测

文章讨论了多频段多传感器探测系统中数据融合处理算法及其实现方法。研究结果表明：通过对雷达，电视、激光、红外探测器的测量数据进行融合处理，可大大提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制参数。     

基于多无线传感器的数据融合算法

数据融合作为是一种减少数据通信量能耗的先进技术,在节能方面呈现出理想的应用效果,这便是数据融合成为无线传感器网络的研究热点之一的重要原因.文章将从多传感器信息融合技术背景、原理、特征以及多无线传感器数据融合方法等方面来对多无线传感器的改进数据融合算法进行深入的分析和探究.     

基于多传感器融合的通信网络异常流量监测方法

复杂工业通信网络中,存在大差异多传感器采集外部信息,导致异常流量监测的阈值存在多样性。当前方法以单一阈值完成异常流量检测,存在监测精度低、监测时效性差的问题。通过引入多传感器信息融合技术,设计一种工业通信网络异常流量监测方法。首先,应用多传感器融合技术,为改善局部滤波器的估计精度,选用丢失观测的预报值作为补偿,在此基础上,给出任意两个估计误差之间的互相协方差矩阵,利用该滤波方法实现对通信网络数据滤波处理。然后,基于矩阵模型的平面和2D坐标属性,将流量特征指纹库按一定的规律进行排序,因为特征经验库具有识别通信网络流量异常的作用,通过与位置特征相结合的方法,建立异常流量匹配模型,对网络中的异常流量进行监测,并确定异常流量产生位置。最后,实验结果表明,新的监测方法具备更高的监测精度,同时能够保证良好的监测时效性,实现对异常流量的快速监测反馈。     

多传感器数据融合测试台发展浅析

通过对国外一些有代表性的多传感器数据融合测试台的分析，认为数据融合技术最终要在军事领域中得到应用，融合测试台的研制是不可缺少的一环，应不失时机地开展此项工作。