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捣固车作业系统异质多传感器数据融合的研究
被引量：
4
1
作者
吴桂清
胡弦
+1 位作者
张利民
戴瑜兴
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第8期76-78,82,共4页
在捣固车安全作业监测系统的研制中,提出了基于概念格理论的异质多传感器两级数据融合处理机制,第一级引入支持度矩阵和最优加权,规避了捣固车在恶劣工作环境下,多传感器监测数据精确性和抗干扰差的缺点;第二级采用模糊属性决策层融合技...
在捣固车安全作业监测系统的研制中,提出了基于概念格理论的异质多传感器两级数据融合处理机制,第一级引入支持度矩阵和最优加权,规避了捣固车在恶劣工作环境下,多传感器监测数据精确性和抗干扰差的缺点;第二级采用模糊属性决策层融合技术,增强了监测的智能化水平。
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关键词
捣固车
概念格
异质
多
传感器
分级数据融合
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职称材料
基于异质传感器的空间目标融合识别系统设计
被引量：
2
2
作者
刘慧敏
王宏强
黎湘
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第2期203-207,共5页
在空间目标识别中有电磁、光度、红外、无线电等多种传感器信息可以利用,不同类型的传感器获得的信息在时域、频域和特征域上的冗余和互补,可以提高识别的正确率,扩展识别的时间和空间覆盖范围,而对于复杂的空间目标识别问题,不可避免...
在空间目标识别中有电磁、光度、红外、无线电等多种传感器信息可以利用,不同类型的传感器获得的信息在时域、频域和特征域上的冗余和互补,可以提高识别的正确率,扩展识别的时间和空间覆盖范围,而对于复杂的空间目标识别问题,不可避免的要用到多种分类方法,这些分类器的自动优化组合是融合识别获得良好性能的关键。本文分析了空间目标分布式传感器信息处理系统中的单传感器优缺点,并设计了基于多级增强融合结构的空间目标融合识别方案,给出了其系统级融合的软件设计。该方案能根据不同传感器和分类器的性质自动的对其进行优化组合,充分开发多分类器系统的潜力、提高异质多传感器融合识别的效率和稳健性。
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关键词
异质
多
传感器
融合识别
空间目标
多
级增强融合
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职称材料
基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法
被引量：
14
3
作者
胡振涛
曹志伟
+1 位作者
李松
李枞枞
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期697-703,共7页
针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结...
针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。
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关键词
目标跟踪
异质
多
传感器
融合
非线性滤波
容积卡尔曼滤波(CKF)
原文传递
基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
4
作者
张丽
郭海涛
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期519-523,共5页
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的...
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。
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关键词
异质
多
源
传感器
数据加权融合
高斯滤波
均值聚类
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职称材料
题名
捣固车作业系统异质多传感器数据融合的研究
被引量：
4
1
作者
吴桂清
胡弦
张利民
戴瑜兴
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第8期76-78,82,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172089)
文摘
在捣固车安全作业监测系统的研制中,提出了基于概念格理论的异质多传感器两级数据融合处理机制,第一级引入支持度矩阵和最优加权,规避了捣固车在恶劣工作环境下,多传感器监测数据精确性和抗干扰差的缺点;第二级采用模糊属性决策层融合技术,增强了监测的智能化水平。
关键词
捣固车
概念格
异质
多
传感器
分级数据融合
Keywords
tamping machine
concept lattice
heterogeneous multi-sensor
hierarchical data fusion
分类号
TP216 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP311 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于异质传感器的空间目标融合识别系统设计
被引量：
2
2
作者
刘慧敏
王宏强
黎湘
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第2期203-207,共5页
基金
国家高技术863项目
国防预研项目(No.41303040203)资助
文摘
在空间目标识别中有电磁、光度、红外、无线电等多种传感器信息可以利用,不同类型的传感器获得的信息在时域、频域和特征域上的冗余和互补,可以提高识别的正确率,扩展识别的时间和空间覆盖范围,而对于复杂的空间目标识别问题,不可避免的要用到多种分类方法,这些分类器的自动优化组合是融合识别获得良好性能的关键。本文分析了空间目标分布式传感器信息处理系统中的单传感器优缺点,并设计了基于多级增强融合结构的空间目标融合识别方案,给出了其系统级融合的软件设计。该方案能根据不同传感器和分类器的性质自动的对其进行优化组合,充分开发多分类器系统的潜力、提高异质多传感器融合识别的效率和稳健性。
关键词
异质
多
传感器
融合识别
空间目标
多
级增强融合
Keywords
heterogeneous multi-sensor fusion recognition space objects multilevel enhanced fusion
分类号
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法
被引量：
14
3
作者
胡振涛
曹志伟
李松
李枞枞
机构
河南大学图像处理与模式识别研究所
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期697-703,共7页
基金
国家自然科学基金(61300214
61203094
+4 种基金
U1204611)
河南省基础与前沿技术研究计划(132300410148)
河南省高校科技创新团队支持计划(13IRTSTHN021)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A413006)
河南大学教学改革重点项目(HDXJJG2013-07)资助项目
文摘
针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。
关键词
目标跟踪
异质
多
传感器
融合
非线性滤波
容积卡尔曼滤波(CKF)
Keywords
target tracking
heterogeneous multi-sensor fusion
nonlinear filter
cubature Kalman filter（CKF）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
4
作者
张丽
郭海涛
机构
四川托普信息技术职业学院信息工程学院
华南理工大学土木交通学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期519-523,共5页
基金
人工智能四川省重点实验室开放资金项目(2020RYJ01)。
文摘
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。
关键词
异质
多
源
传感器
数据加权融合
高斯滤波
均值聚类
Keywords
heterogeneous multi-source sensor
weighted data fusion
gaussian filtering
mean clustering
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
捣固车作业系统异质多传感器数据融合的研究
吴桂清
胡弦
张利民
戴瑜兴
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012
4
下载PDF
职称材料
2
基于异质传感器的空间目标融合识别系统设计
刘慧敏
王宏强
黎湘
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010
2
下载PDF
职称材料
3
基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法
胡振涛
曹志伟
李松
李枞枞
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
14
原文传递
4
基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
张丽
郭海涛
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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