多传感器数据融合技术研究与展望被引量：10

下载PDF

导出

摘要多传感器数据融合是近年来的一个热点研究方向,具有广阔的应用前景。介绍了数据融合的概念与主要特点,总结了常用的数据融合过程与系统结构,以及几种经典的多传感器数据融合算法,介绍了多传感器数据融合技术的应用方向,并对未来的技术发展方向进行了展望。

作者周鹏

机构地区中国电子科技集团第二十研究所电子信息网络实验室

出处《物联网技术》 2015年第5期23-25,共3页 Internet of things technologies

关键词多传感器数据融合结构算法

分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

引文网络
相关文献

参考文献5

1何友,关欣,王国宏.多传感器信息融合研究进展与展望[J].宇航学报,2005,26(4):524-530. 被引量：61
2黄漫国,樊尚春,郑德智,邢维巍.多传感器数据融合技术研究进展[J].传感器与微系统,2010,29(3):5-8. 被引量：133
3潘泉,于昕,程咏梅,张洪才.信息融合理论的基本方法与进展[J].自动化学报,2003,29(4):599-615. 被引量：184
4王欣..多传感器数据融合问题的研究[D].吉林大学,2006:
5田雪怡..多传感器数据关联与航迹融合技术研究[D].哈尔滨工程大学,2012:

二级参考文献72

1李娟,李甦,李斯娜,陈新亿.多传感器数据融合技术综述[J].云南大学学报（自然科学版）,2008,30(S2):241-246. 被引量：14
2潘泉,张洪才,戴冠中,刘先省.STUDY ON ALGORITHM OF SENSOR MANAGEMENT BASED ON FUNCTIONS OF EFFICIENCY AND WASTE[J].Chinese Journal of Aeronautics,2000,13(1):39-44. 被引量：23
3杨鹃,孙华,吴林.模糊神经网络信息融合方法在机器人避障中的应用[J].自动化技术与应用,2005,24(2):22-24. 被引量：13
4杨钢,王玉涛,陆增喜,王师.多传感器数据融合技术在多相流参数测量中的应用[J].仪表技术与传感器,2005(11):51-53. 被引量：4
5邓睿,胡志勇.数据融合发展的综述[J].连云港师范高等专科学校学报,2005,22(4):76-78. 被引量：5
6韩敏,孙燕楠,许士国.一种模糊逻辑推理神经网络的结构及算法设计[J].控制与决策,2006,21(4):415-420. 被引量：11
7刘素一,张海霞,罗维平.基于小波变换和Kalman滤波的多传感器数据融合[J].微计算机信息,2006(06S):179-181. 被引量：13
8刘建书,李人厚,常宏.基于相关性函数和最小二乘的多传感器数据融合[J].控制与决策,2006,21(6):714-716. 被引量：42
9何友,彭应宁,陆大.多传感器数据融合模型综述[J].清华大学学报（自然科学版）,1996,36(9):14-20. 被引量：87
10姜静,姜琳,李华德,孙铁.基于遗传算法的模糊神经控制器[J].煤矿机械,2007,28(3):129-131. 被引量：2

共引文献367

1李紫琳,张媛,武睿婕,张同超,陈佳齐,王泽,吕明.数据融合技术及其在疾病“防诊治康”领域中的应用[J].中国公共卫生,2024,40(1):91-97.
2李川,陶波.多任务并行处理框架下的雷达信息处理设计[J].中国电子科学研究院学报,2023,18(5):438-443.
3韩晓明,杜长龙,张永忠,翟继涛.基于信息融合的机械故障诊断技术研究[J].煤炭科学技术,2007,35(3):86-89. 被引量：2
4周中良,于雷,潘泉,王琳.综合化多传感器空间管理模型与算法研究[J].传感技术学报,2007,20(11):2438-2441. 被引量：2
5徐精明,周鸣争.无线传感器网络中信息融合若干关键技术的调研[J].电脑知识与技术（过刊）,2007(14):361-363.
6马小平,王鸿彦,徐立中,周金陵.多传感器管理研究及其应用[J].测试技术学报,2004,18(z1):192-200. 被引量：1
7凌六一,黄友锐.基于多传感器信息融合的矿井通风机故障诊断[J].煤炭科学技术,2008,36(6):72-74. 被引量：17
8胡荣强,季玲莉,邱国廷,罗瑜.多传感器数据的逻辑分析[J].仪器仪表学报,2004,25(z1):1009-1010.
9李娟,李甦,李斯娜,陈新亿.多传感器数据融合技术综述[J].云南大学学报（自然科学版）,2008,30(S2):241-246. 被引量：14
10吴义虎,喻丹,何霞,郭文莲.一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型[J].长沙交通学院学报,2009,25(1):77-81. 被引量：2

同被引文献99

1潘泉,于昕,程咏梅,张洪才.信息融合理论的基本方法与进展[J].自动化学报,2003,29(4):599-615. 被引量：184
2蒋盛益,谢照青,余雯.基于代价敏感的朴素贝叶斯不平衡数据分类研究[J].计算机研究与发展,2011,48(S1):387-390. 被引量：21
3金连,王宏志,黄沈滨,高宏.基于Map-Reduce的大数据缺失值填充算法[J].计算机研究与发展,2013,50(S1):312-321. 被引量：18
4张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,50(S2):216-233. 被引量：379
5刘亚南,陈雷,常树龙,代延村.遥测数据融合软件的设计与实现[J].现代电子技术,2012,35(4):136-138. 被引量：6
6黄国宏,熊志化,邵惠鹤.一种新的基于构造型神经网络分类算法[J].计算机学报,2005,28(9):1519-1523. 被引量：14
7何友,陆大琻,彭应宁.多传感器数据融合算法综述[J].火力与指挥控制,1996,21(1):12-21. 被引量：30
8唐慧,胡向东.无线传感器网络数据融合研究综述[J].信息安全与通信保密,2007,29(7):62-64. 被引量：11
9Chen Yukun Si Xicai Li Zhigang.Research on Kalman-filter based multisensor data fusion[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2007,18(3):497-502. 被引量：12
10ESCAMILLA-AMBROSIO P J, MORT N. Multisensor data fusion architecture based on adaptive kalman fihers and fuzzy logic performance assessment[C]//Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion, July 8-11, 2002, Annapolis, MD. New York :IEEE Xplore, 2002 : 1542-1549. 被引量：1

引证文献10

1傅中忠.钢制品激光三维重建点云数据融合软件设计与实现[J].冶金自动化,2022,46(S01):324-328.
2孙美.基于模糊卡尔曼滤波的多传感器焊缝偏差检测[J].南通大学学报（自然科学版）,2015,14(4):23-28. 被引量：3
3吴敏宁.基于D-S证据理论的肉类食品冷链温度数据分类的研究[J].榆林学院学报,2017,27(6):83-87. 被引量：1
4司迎利,苏晓蕾,王艺栋,杜瑾.一种改进的基于预测融合的跟踪航迹融合模型[J].红外技术,2019,41(5):477-482. 被引量：2
5张素智,陈小妮,李鹏辉,杨芮,蔡强.食品安全大数据的融合及分类技术综述[J].计算机技术与发展,2020,30(2):159-165. 被引量：12
6赵璐,许昕,潘宏侠,付志敏,高家宝.基于信息熵与信息融合的供输弹系统故障诊断研究[J].机械设计与研究,2020,36(1):169-172. 被引量：7
7刘智臣.一种基于多源数据特征提取的分拣型机器手臂研究[J].物联网技术,2021,11(10):113-114. 被引量：2
8陈燕,顾大刚,陈亚林.面向传感网络多源数据融合的SVM方法[J].电子技术应用,2021,47(11):25-28. 被引量：3
9张庆来,张军,苏云.基于物联网技术的社区语义数据融合研究[J].现代信息科技,2021,5(23):173-175.
10戴振华,李露青,周巧仪,宋飞虎,凌彩金,宋春芳.基于多源信息融合技术的红茶发酵模式判别模型研究[J].食品与生物技术学报,2024,43(8):103-111.

二级引证文献30

1肖力铭,屈济坤,齐海生,岳振军.一种新型模糊卡尔曼滤波数据融合算法[J].指挥控制与仿真,2018,40(6):60-63. 被引量：3
2韩玉仁,李铁军,杨冬.增强现实中三维跟踪注册技术概述[J].计算机工程与应用,2019,55(21):26-35. 被引量：40
3谢洪山.中餐冷链标准化菜品存储研究[J].现代食品,2020(8):113-115. 被引量：1
4田萱,王子亚,王建新.基于语义分割的食品标签文本检测[J].农业机械学报,2020,51(8):336-343. 被引量：11
5谢双,肖革新,张成梅,王娅南,张朝正,陆洋,孙晓红,谭红.卫生健康委多系统食品分类与编码融合机制研究[J].中国农业科技导报,2020,22(8):123-131. 被引量：2
6余辉,梁镇涛,鄢宇晨.多来源多模态数据融合与集成研究进展[J].情报理论与实践,2020,43(11):169-178. 被引量：44
7刘姝,王思宇,王梦可.食品安全数据采集与融合共享的研究[J].食品安全导刊,2020(30):162-163. 被引量：2
8唐立,李亚平,吴新胜,王媛媛.基于综合加权融合算法的学习评价方法及其证实[J].辽东学院学报（自然科学版）,2020,27(4):290-295.
9张洋,刘聪.航炮后坐对供弹系统影响的半实物仿真系统及动力学的仿真分析[J].电子制作,2021,29(1):93-94.
10赵明,彭璐.基于机器学习的信息融合故障诊断模型研究[J].电脑知识与技术,2021,17(9):188-190. 被引量：5

1刘先花.浅谈数据挖掘技术及其研究现状[J].现代情报,2010,30(3):167-169. 被引量：7
2唐浩.蚁群算法的研究与展望[J].牡丹江教育学院学报,2009(6):114-115. 被引量：1
3朱程.基于数据和能量可信的物联网信任模型[J].安阳工学院学报,2015,14(2):22-24.
4莫足琴.入侵检测技术综述[J].计量与测试技术,2005,32(12):24-25. 被引量：3
5刘晓梅,陆新.便携式计算机技术发展方向[J].抗恶劣环境计算机,1997,11(1):1-15.
6许建峰.计算机多媒体技术的关键性技术分析[J].煤炭技术,2013,32(2):189-190. 被引量：3
7彭洁.浅谈PLC在工业控制中的应用[J].艺术科技,2012,25(2):130-131. 被引量：2
8舒田华,陈君.VPN技术研究与展望[J].硅谷,2009,2(23). 被引量：1
9李珂,朱康辛,顾尚杰,诸鸿文.MPLS中组播技术的研究与展望[J].计算机与网络,2000,26(8):22-22.
10高渤.粒子群优化算法的研究与展望[J].重庆工学院学报,2006,20(11):62-64. 被引量：7

物联网技术

2015年第5期

浏览历史

内容加载中请稍等...

多传感器数据融合技术研究与展望被引量：10

参考文献5

二级参考文献72

共引文献367

同被引文献99

引证文献10

二级引证文献30

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

多传感器数据融合技术研究与展望 被引量：10

参考文献5

二级参考文献72

共引文献367

同被引文献99

引证文献10

二级引证文献30

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

多传感器数据融合技术研究与展望被引量：10