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自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪
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作者 陈泽铭 吴孙勇 +1 位作者 韦春玲 郑翔飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1606-1614,共9页
针对固定融合权重忽略传感器性能不一致导致融合性能下降的问题,提出一种自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪算法。首先定义与距离相关的检测概率时变模型和与杂波量测数量相关的杂波概率时变模型。其次,定义取决于检测概... 针对固定融合权重忽略传感器性能不一致导致融合性能下降的问题,提出一种自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪算法。首先定义与距离相关的检测概率时变模型和与杂波量测数量相关的杂波概率时变模型。其次,定义取决于检测概率和杂波概率的传感器可信度,以衡量传感器中参与融合的数据可信程度。最终在势平衡多伯努利滤波器的框架下实现局部滤波,并将由可信度构成的自适应融合权重引入后验密度的算术平均融合中,从而实现自适应加权算术平均融合的分布式多目标跟踪算法。仿真实验表明,相比采用固定融合权重,所提自适应融合权重的跟踪算法对目标位置和数量的估计精度更高,融合性能更优。 展开更多
关键词 目标跟踪 自适应加权融合 分布式算法 多伯努利滤波器 传感器可信度
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多传感器信息融合技术下变电站汇控柜状态监测方法
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作者 杨洋 谢青洋 苏适 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1208-1213,共6页
对变电站汇控柜的状态展开实时传感监测,能够有效预防由变电站故障引起的停电、火灾等情况的发生,为此,提出一种基于多传感器信息融合技术的变电站汇控柜状态监测方法。通过分布图和自适应加权法实现不同传感器的变电站汇控柜数据信息融... 对变电站汇控柜的状态展开实时传感监测,能够有效预防由变电站故障引起的停电、火灾等情况的发生,为此,提出一种基于多传感器信息融合技术的变电站汇控柜状态监测方法。通过分布图和自适应加权法实现不同传感器的变电站汇控柜数据信息融合,以提高融合后状态信息的准确性。对融合后的变电站汇控柜状态信息进行小波包分解,并对分解系数进行重构,以提取关键的状态特征。将提取到的状态特征输入到最小二乘支持向量机模型中,实现对变电站汇控柜状态的监测和分类。实验结果表明,所提方法融合处理汇控柜信息的时间低于45 ms,特征提取准确率高于95%,监测信息与真实信息基本一致,汇控柜状态监测效果较好。 展开更多
关键词 变电站汇控柜 状态监测 多传感器信息融合 小波包分解 自适应加权算法
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基于多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测 被引量:15
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作者 张莹 邓华宣 +2 位作者 王耀南 吴成中 吴琳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期10-19,共10页
提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了... 提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层特征融合模块与新的anchors匹配策略,增加了两个低层次、高分辨率检测头;最后将YOLOv7主干网络中的3个E-ELAN作为输入,将融合层中最底部的E-ELAN和两个拼接模块作为输出,使用自适应加权跳层连接以增加同维度内信息量。在PCB Defect公开数据集上平均精度达到94.9%,检测速度达到45.6 fps;最后在企业现场制作的Self-PCB数据集中,YOLOPCB达到了最高精度76.7%,比YOLOv7检测精度提升了6.8%,能有效提高印制电路板小目标缺陷检测能力。 展开更多
关键词 印制电路板 小目标检测 图像特征提取 多特征融合 自适应加权融合算法
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基于ER Rule的多分类器汽车评论情感分类研究 被引量:1
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作者 周谧 周雅婧 +1 位作者 贺洋 方必和 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期161-168,共8页
该文针对汽车评论语料的情感二分类问题,提出一种基于证据推理规则的多分类器融合的情感分类方法。在情感特征构建方面,通过实验对比不同特征模型对分类结果的影响,并改进传统的TFIDF权重计算方法。同时,在此基础上使用ER Rule融合不同... 该文针对汽车评论语料的情感二分类问题,提出一种基于证据推理规则的多分类器融合的情感分类方法。在情感特征构建方面,通过实验对比不同特征模型对分类结果的影响,并改进传统的TFIDF权重计算方法。同时,在此基础上使用ER Rule融合不同分类器进行文本情感极性分析,并考虑各分类器的权重和可靠度。最后,爬取汽车网站上的评论数据对上述方法进行测试,并用公开的中文酒店评论语料数据进行了验证,结果表明该方法能够有效集成不同分类器的优点,与传统机器学习分类算法相比,其结果在Recall,F1值和Accuracy三个指标上得到了提高,与目前流行的深度学习算法和集成学习算法相比,其结果总体占优。 展开更多
关键词 证据推理规则 多分类器融合 TFIDF权重 深度学习算法 集成学习算法
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基于多策略融合斑马优化算法的特征选择方法 被引量:2
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作者 王震 王新春 +2 位作者 杨培宏 费鹏宇 郑学奎 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期149-155,共7页
针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受... 针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受自适应权重和黄金正弦算法思想启发,提出一种基于自适应递减权重和黄金正弦更新机制的位置更新策略,用于改进斑马算法的局部寻优与全局探索能力;然后,进行标准测试函数实验,验证了IZOA能够有效提升寻优精度和收敛速度;最后,将K近邻分类器作为待优化目标,选取UCI库的12个标准数据集进行特征选择实验,并利用改进后的算法在特征选择模型中进行最优特征子集搜寻。实验结果表明,相比传统算法,所提算法的平均分类准确率提升4.47%,平均适应度值降低2.5%,验证了该算法在特征选择领域的优越性。 展开更多
关键词 斑马优化算法 多策略融合 特征选择 混沌映射 自适应权重 黄金正弦算法 K近邻分类器
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基于UKF滤波加权C-T融合算法的无人驾驶单轨吊双标签UWB定位 被引量:2
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作者 吕玉寒 张牧野 +3 位作者 鲍久圣 杨阳 杨健健 王茂森 《煤炭科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第S2期221-235,共15页
单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特... 单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特征,设计了包含双标签定位信息采集层、定位数据传递层和定位坐标解析层的双标签UWB定位系统;其次,将UWB中Chan算法的定位结果作为Taylor算法的初始值,保障了Taylor算法的收敛性和计算效率;再次,通过预设的单轨吊车身长度与双标签定位数据得到定位补偿error,将error代入Taylor算法以进一步提高定位精度,仿真结果表明优化后算法的定位精度提高了44%;然后,使用UKF对加权C-T融合算法进行滤波优化,提高了定位系统在非视距(NLOS)环境中的定位精度,仿真结果表明UKF滤波优化后的定位精度在直行路段提高了7.8%以上,在弯道路段中提高了10.6%以上,且随着NLOS误差的增大,定位效果明显提升;最后,在石煤机试验场进行单轨吊实车试验,结果表明:基于UKF滤波的双标签加权C-T融合定位算法使单轨吊静态定位精度小于20cm,动态定位精度小于30cm,整体定位精度达到分米级,稳定性和可靠性也得到提高,可满足单轨吊井下无人驾驶定位需求。研究分米级精度的单轨吊定位系统是矿井单轨吊实现智能化、无人化高效运输的重要保障。 展开更多
关键词 单轨吊 超宽带(UWB) 加权C-T融合算法 双标签 无迹卡尔曼滤波(UKF)
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基于双基地阵元级数据融合的声源定位算法 被引量:1
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作者 李秀坤 王集 于歌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2007-2013,共7页
针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实... 针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实现对时延和方位的同时补偿,将定位问题转换为空间谱估计问题。通过添加虚拟源的方式改进了经典的最小方差无偏估计算法权值的计算方法,得到了旁瓣更低的增强型最小方差无偏估计算法,使得该算法在多目标情况下也不存在定位模糊现象,从而可以省去后续的数据关联等步骤。数值仿真结果表明:相比于基于方位估计的双基地定位算法,本文利用双基地阵元级数据融合提出的算法在单目标和双目标情况下获得了更高的定位精度,在一定信噪比条件下定位误差较经典方法低5 dB。数值仿真和分析展示了本文所提方法在双基地声呐中的应用潜力。 展开更多
关键词 双基地声呐 声源定位算法 空间谱估计 数据融合 最小方差无偏估计算法 定位方程 旁瓣抑制 自适应加权
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卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法 被引量:5
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作者 唐启涛 戴小鹏 罗莉霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1460-1465,共6页
因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系... 因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。 展开更多
关键词 多源传感器 数据互补-加权迭代融合 卡尔曼滤波算法 状态方程 最优加权系数
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采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究
9
作者 翁润庭 张春良 +3 位作者 岳夏 李子涵 龙尚斌 郑仲之 《机床与液压》 北大核心 2024年第9期1-9,共9页
搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合... 搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。 展开更多
关键词 AGV 数据融合 位姿识别 权重匹配 点云匹配算法
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远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化
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作者 孙悟颉 李光明 +4 位作者 苏艳蕊 武昭 田彦 赵越 秦宝燕 《兵工自动化》 北大核心 2024年第4期54-61,共8页
为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判... 为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判的缺陷,优化准确定位边缘信息的能力;融合加权平均法与卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF),优化信号预测的精度。实验验证结果表明:采用该方法进行数据预处理将使系统能够正常检测数据,测量精度可达0.76%,提高检测系统的抗噪性能。与先进小波阈值降噪方法的对比实验结果表明:斜率优化方法在≥10 dB噪声干扰下,测量精度相对提高0.62倍以上。 展开更多
关键词 远程光纤传感网 优化差分方法 边缘信息双重判别 加权卡尔曼滤波融合算法
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基于多源数据融合的电子对抗效能评估
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作者 罗乐 葛启东 +2 位作者 冯蕴天 徐永杰 冯亮 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期85-92,共8页
以电子对抗基地化演训任务为支撑,提出一种多源数据融合的效能评估方法。结合实兵对抗过程中各种类型数据,采用统计分析和专家评判建立指标模型,针对效能评估指标的权重确定问题,使用最小二乘法融合主客观信息进行组合赋权,通过加权聚... 以电子对抗基地化演训任务为支撑,提出一种多源数据融合的效能评估方法。结合实兵对抗过程中各种类型数据,采用统计分析和专家评判建立指标模型,针对效能评估指标的权重确定问题,使用最小二乘法融合主客观信息进行组合赋权,通过加权聚合模型对作战效能进行综合评估,最后运用粗糙集开展电子对抗效能的影响因素分析。实例表明该方法能够通过聚合不同类别数据之间的互补优势,提高评估结果的可靠性,在电子对抗作战效能评估中具有一定实用性。 展开更多
关键词 电子对抗效能评估 多源数据融合 最小二乘法 加权聚合模型 粗糙集
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基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 被引量:64
12
作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 李卓函 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期427-430,共4页
以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各... 以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。 展开更多
关键词 传感器 最小二乘原理 加权融合 方差估计学习算法 数据融合
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D-S证据理论中一种冲突证据的融合方法 被引量:13
13
作者 梁威 魏宏飞 周锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期144-146,共3页
针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通... 针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,它能有效地减小伪证据的不良影响,同时具有较高的收敛速度,降低了决策风险。对新的相似度函数进行分析,证明了改进算法的合理性。 展开更多
关键词 融合算法 D-S证据理论 相似度函数 加权平均
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基于信息融合技术的超前液压支架姿态感知方法及实验验证 被引量:7
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作者 张坤 孙政贤 +8 位作者 刘亚 李玉霞 杜明超 马英 魏训涛 徐亚军 王鑫 余铜柱 丁超 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期345-356,共12页
超前耦合支护系统空间姿态动态监测方法融合了众多的先进感知传感器,而单一感知传感器间相对独立,无法融合由于复杂扰动变化引起的超前液压支架组的空间姿态动态信息和相对位置信息反馈。采用多传感器系统协同作业的原理,结合超前液压... 超前耦合支护系统空间姿态动态监测方法融合了众多的先进感知传感器,而单一感知传感器间相对独立,无法融合由于复杂扰动变化引起的超前液压支架组的空间姿态动态信息和相对位置信息反馈。采用多传感器系统协同作业的原理,结合超前液压支架组相对位置调整、移架和顶底板变形引起的2种典型空间姿态变化情况,提出一种基于信息融合技术的超前液压支架组姿态感知方法。采用超声波测距传感器测量超前液压支架组与巷帮相对位置动态信息,将小于安全距离进行位置调整过程中所引发的超前液压支架组空间姿态变化视为航向角度的动态变化,实现超前液压支架组位置调整、移架过程的空间姿态感知。采用九轴姿态传感器感知支架顶梁、底座和连杆机构的姿态动态变化信息,利用卡尔曼滤波算法融合单个姿态传感器各轴姿态数据,抑制测量过程中噪声的影响,利用自适应加权融合算法将所有姿态传感器具有相同变化趋势的同轴数据进行融合,实现对超前液压支架组空间姿态数据的动态融合感知。最后使用超前液压支架组空间姿态感知实验台对所提出的超前液压支架组空间姿态感知方法进行实验验证分析。实验结果表明:横滚角融合结果最大误差为0.0243°,最小误差为0.0016°,平均绝对误差为0.0048°,偏航角融合结果最大误差为0.0276°,最小误差为0.0012°,平均绝对误差为0.0047°,验证了所提出的姿态感知方法的准确性。 展开更多
关键词 超前液压支架 姿态感知 信息融合 自适应加权算法 实验验证
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一种改善分布式参数检测数据性能的新方法 被引量:6
15
作者 孙勇 张劼 景博 《电测与仪表》 北大核心 2004年第6期8-10,共3页
提出了一种改善分布式检测数据性能的集中式最优加权融合算法,建立了该算法的数学模型,进行了严格的算法推导与实例论证。仿真结果表明,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法,并且重复仿真实验表明该方法具有良好... 提出了一种改善分布式检测数据性能的集中式最优加权融合算法,建立了该算法的数学模型,进行了严格的算法推导与实例论证。仿真结果表明,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法,并且重复仿真实验表明该方法具有良好的鲁棒性。这一方法具有一定的基础应用与研究价值。 展开更多
关键词 分布式检测 数据处理 最优加权融合 卡尔曼滤波 算法 鲁棒性
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基于EI优化权值的多聚焦图像融合方法 被引量:3
16
作者 李婷 谭勇 +1 位作者 夏东坤 陈学佺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期192-194,201,共4页
针对图像融合空间域方法中权值确定的问题,提出了一种基于图像融合客观评价准则中的边缘信息E(IEdge Information)的优化权值方法,通过寻找最优权值使得融合图像的EI最大,从而获得最好的融合效果。该方法采用适应度函数为EI的遗传算法实... 针对图像融合空间域方法中权值确定的问题,提出了一种基于图像融合客观评价准则中的边缘信息E(IEdge Information)的优化权值方法,通过寻找最优权值使得融合图像的EI最大,从而获得最好的融合效果。该方法采用适应度函数为EI的遗传算法实现,并且结合分块加权融合方法融合多聚焦图像,得到最优融合结果。实验结果表明,该方法有良好的融合效果且优于传统的融合方法。 展开更多
关键词 边缘信息 权值 多聚焦图像融合 遗传算法 分块加权融合
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一种改进的加权融合算法 被引量:11
17
作者 邓蕴昊 张纳温 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第6期311-313,共3页
加权融合算法由于实现起来特别容易,所以在实际工程上得到了广泛的应用。但其加权因子直接影响融合结果,导致算法性能很不稳定。通过对多传感器航迹估计融合算法的深入研究,提出了一种改进的自适应加权融合算法,解决了算法性能不稳定的... 加权融合算法由于实现起来特别容易,所以在实际工程上得到了广泛的应用。但其加权因子直接影响融合结果,导致算法性能很不稳定。通过对多传感器航迹估计融合算法的深入研究,提出了一种改进的自适应加权融合算法,解决了算法性能不稳定的问题。仿真结果表明,文中改进的算法性能优于其他加权融合法。 展开更多
关键词 估计算法 加权融合 多传感器数据融合
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加权分层卡尔曼滤波融合算法 被引量:2
18
作者 罗森林 张怀广 +1 位作者 王越 周思永 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第5期587-591,共5页
分析传统分层卡尔曼滤波融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷.提出一种加权分层卡尔曼滤波融合算法.方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了均方根... 分析传统分层卡尔曼滤波融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷.提出一种加权分层卡尔曼滤波融合算法.方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了均方根误差的统计值.结果加权滤波融合算法原理简单,数据处理量小,速度快,容错性好.结论加权分层融合算法特别适用于失效传感器的处理,将融合结果反馈给单传感器,可提高各单传感器的跟踪精度. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 分层融合算法 数据融合 传感器
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一种改进的联邦滤波算法及其应用研究 被引量:8
19
作者 荣军 邱恺 黄世超 《传感技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期497-500,共4页
提出了一种基于对角阵加权的改进联邦滤波算法。根据该方法,在全局融合过程中只需计算加权对角阵的每个标量元素,避免了加权矩阵的求逆运算,提高了计算稳定性,减少了计算量。因此,非常有利于实时应用。仿真算例说明该方法是有效的。
关键词 对角阵加权 联邦滤波 信息融合算法 实时应用
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基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法 被引量:10
20
作者 周卫东 刘萌萌 杨永江 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期82-89,共8页
在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加... 在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高. 展开更多
关键词 信息融合 估计误差相关 最优融合准则 标量权重 交互式多模型算法
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