BDS与GPS、GLONASS多模融合导航定位时空统一 被引量：82

1

作者 李鹤峰 党亚民 +1 位作者 秘金钟 阳凡林 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第4期73-78,共6页

给出北斗卫星导航系统(BDS)、GPS、GLONASS三系统间时空统一的转换模型和转换参数,提出GNSS多模融合导航定位时空统一转换方法,并基于Visual C++平台编写多模融合定位程序,用实测BDS/GPS/GLONASS数据进行定位解算,实验验证了时空统一转... 给出北斗卫星导航系统(BDS)、GPS、GLONASS三系统间时空统一的转换模型和转换参数,提出GNSS多模融合导航定位时空统一转换方法,并基于Visual C++平台编写多模融合定位程序,用实测BDS/GPS/GLONASS数据进行定位解算,实验验证了时空统一转换方法的正确性;得出多模融合定位精度高,可靠性好的结论。 展开更多

关键词 北斗系统 GNSS 多模融合 导航定位 时间系统 坐标系统

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基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法 被引量：25

2

作者 杨国清 张凯 +2 位作者 王德意 刘菁 秦美荣 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期39-46,共8页

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature ... 针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型。 展开更多

关键词 光伏功率预测 包络线聚类 多模融合算法 特征工程 K折交叉验证

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基于多模融合的半监督场景识别方法 被引量：1

3

作者 沈鸿 刘军发 +2 位作者 陈益强 蒋鑫龙 黄正宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期306-312,共7页

场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普... 场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普适性不足;(2)场景识别的精度需要依赖大量标定数据,导致成本较高。针对这些问题,提出一种基于多模融合的半监督场景识别方法,该方法充分利用Wi-Fi、蓝牙和传感器的多模特征来提高识别精度。相比基于单模数据的识别,融合特征将静态场景的分类精度提升了10%,并且本文通过构建半监督的学习方法解决了动态场景中数据采集成本高的问题,在将标定数据量减少一半的基础上将识别精度提高至90%以上。实验数据表明,在利用Wi-Fi、蓝牙、传感器的互补优势的基础上,引入半监督的学习方法能够提升场景识别的精确度且降低在某些场景下采集数据的成本,从而有效地提升了场景识别的精度和普适性。 展开更多

关键词 场景识别 WI-FI 蓝牙 多模融合 半监督学习

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基于分级信息融合的引信多模融合 被引量：1

4

作者 崔雨勇 《电讯技术》 北大核心 2016年第6期670-674,共5页

为了提高引信的准确性,结合当前微型毫米波雷达、激光传感器、微机电系统(MEMS)传感器对目标的探测能力,提出了一种引信多模融合策略。以传感器受环境影响的主要因素为输入,构建环境影响贝叶斯网络,形成传感器可靠性权重分配;通过建立... 为了提高引信的准确性,结合当前微型毫米波雷达、激光传感器、微机电系统(MEMS)传感器对目标的探测能力,提出了一种引信多模融合策略。以传感器受环境影响的主要因素为输入,构建环境影响贝叶斯网络,形成传感器可靠性权重分配;通过建立传感器量测加权融合,形成测距与加速度两级融合综合处理获得目标准确位置信息,从而提高量测可靠性,为准确引爆提供支撑。实验表明该算法可提高测距准确性且对不同环境具有较好的适应性。 展开更多

关键词 引信 毫米波雷达 激光测距 多模融合 微机电系统

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基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪

5

作者 李海燕 曹永辉 +1 位作者 郎恂 李海江 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期68-78,共11页

为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多... 为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性. 展开更多

关键词 RGB-T跟踪 多模特征融合模块 特征空间位移模块 特征交互学习模块

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顾及路网与轨迹多模特征的导航属性关联关系分析

6

作者 张彩丽 向隆刚 +3 位作者 李雅丽 周雨石 刘珍 鲁春阳 《测绘通报》 北大核心 2025年第4期120-126,共7页

道路网的几何和拓扑信息固然重要,但缺乏道路等级、车道数和限速等导航属性信息将严重制约路径规划、车辆导航、位置服务等道路网核心应用的实施。本文在道路网静态结构特征基础上,顾及轨迹数据动态连接特征,以分层、渐进的方式探索道... 道路网的几何和拓扑信息固然重要,但缺乏道路等级、车道数和限速等导航属性信息将严重制约路径规划、车辆导航、位置服务等道路网核心应用的实施。本文在道路网静态结构特征基础上,顾及轨迹数据动态连接特征,以分层、渐进的方式探索道路段等级、限速及车道数之间的关联关系,挖掘了一些潜在的道路等级、车道数和限速的分类方法。首先,对轨迹和路网进行了预处理,实现轨迹点与路段之间的连接;然后,以路段为分析单元,设计路网和轨迹的多元多阶特征;最后,分析总结可能的道路等级、车道数和限速分层递进识别方法。以武汉和西安为例的试验结果表明,本文的探索具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 智能交通 众源轨迹数据 多模特征融合 导航属性信息 层级关系 道路邻接信息

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基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究 被引量：7

7

作者 唐德权 史伟奇 张波云 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期221-225,262,共6页

近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特... 近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特征融合提高群集聚类正确率,充分利用特征目标函数计算逻辑损失,从而提高全局特征的正确率和局部特征的精确率。实验结果表明,在不同比例数据训练集条件下,该算法比现有方法的正确率和精确率分别提高了约12%和4%。 展开更多

关键词 犯罪预测 多模融合 正确率 精确率

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决策主导的多模式融合目标跟踪算法 被引量：7

8

作者 郝志成 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期487-493,共7页

为了解决复杂场景中运动目标跟踪,特别是遮挡情况下对目标的连续、稳定跟踪的问题,提出一种基于决策主导的多模式融合跟踪算法。采用多层算法结构,以图像特征作为决策判据,自主控制算法流程;首先利用重心和改进的粒子滤波算法预测目标... 为了解决复杂场景中运动目标跟踪,特别是遮挡情况下对目标的连续、稳定跟踪的问题,提出一种基于决策主导的多模式融合跟踪算法。采用多层算法结构,以图像特征作为决策判据,自主控制算法流程;首先利用重心和改进的粒子滤波算法预测目标位置进行粗定位,而后用改进的SIFT特征匹配对目标精确定位。在保证跟踪性能的同时大大简化了算法的复杂度,提高了算法的实时性。实验表明,多模融合跟踪能够在目标发生旋转、缩放和有物体遮挡干扰的情况下,准确地提取目标,并保持连续稳定的跟踪,完全可以满足工程应用中实时性和鲁棒性的要求。 展开更多

关键词 图像处理 目标跟踪 决策主导 多模融合 粒子滤波 SIFT特征匹配

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基于多模空间距离权重融合的高压架空输电线舞动监测模块的设计 被引量：13

9

作者 袁敬中 潘国兵 +3 位作者 谢景海 陈湘达 郭嘉 刘鑫 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期173-179,共7页

当前高压架空输电线路的舞动物联监测系统还存在集成度不高、误差较大等缺点。针对这个问题建立了基于球面距离和空间距离相结合的多模空间距离权重修正模型。并基于北斗卫星定位系统研制了高压架空输电线舞动监测模块,可集成到智能监... 当前高压架空输电线路的舞动物联监测系统还存在集成度不高、误差较大等缺点。针对这个问题建立了基于球面距离和空间距离相结合的多模空间距离权重修正模型。并基于北斗卫星定位系统研制了高压架空输电线舞动监测模块,可集成到智能监测球装置中。进而实现了一种基于多模空间距离权重融合的高压架空输电线舞动测量方法。实验结果表明,该高压架空输电线舞动监测装置定位精度可达厘米级,定位结果能够有效评估输电线路的舞动风险,并已安装应用于架空高压输电线路的在线物联监测。 展开更多

关键词 高压架空输电线 舞动监测 多模融合 物联系统

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一种多模特征融合的方面信息情感分类方法 被引量：2

10

作者 范守祥 姚俊萍 +1 位作者 李晓军 程开原 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期969-982,共14页

在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信... 在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的。实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升。 展开更多

关键词 情感分类 多模融合 方面信息 注意力机制 循环神经网络

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基于多模图像融合理论的人眼球及眼眶肿瘤的三维重建与显示(英文)

11

作者 管宇峰 叶强 宋志坚 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第8期877-880,共4页

目的:研究CT和MRI融合技术在眼球及眼眶肿瘤中的应用。方法:对13例眼球及眼眶肿瘤的CT和MRI的二维图像通过特征点配准结合ILCP法(IterativeLocalClosestPoint)进行融合,运用RayTracing法进行三维融合图像的重建。结果:实现了人眼球及眼... 目的:研究CT和MRI融合技术在眼球及眼眶肿瘤中的应用。方法:对13例眼球及眼眶肿瘤的CT和MRI的二维图像通过特征点配准结合ILCP法(IterativeLocalClosestPoint)进行融合,运用RayTracing法进行三维融合图像的重建。结果:实现了人眼球及眼眶肿瘤CT和MRI三维融合图像的重建与显示,眼球及眼眶肿瘤的CT和MRI信息综合起来作为一个整体成像在同一幅图像上,立体显示了眼部正常与病变组织的三维结构,提供了眼眶的三维立体视觉,使眼眶的结构便于理解。结论:多模图像融合能使临床获取更准确和全面的诊断信息。它能帮助医师制订周密的手术方案,并且对临床教学及加强医患沟通有重要指导意义。 展开更多

关键词 多模图像融合 断层摄影术 螺旋计算机 磁共振成像 三维重建 眼肿瘤

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基于模型互更新的多模图像融合跟踪算法 被引量：2

12

作者 苟书鑫 谷雨 +1 位作者 刘晶红 薛安克 《红外技术》 CSCD 北大核心 2014年第9期705-709,共5页

针对复杂环境下引起的目标失跟问题,提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为"中心-周围"分类的思想,首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征,然后采用Boosting算... 针对复杂环境下引起的目标失跟问题,提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为"中心-周围"分类的思想,首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征,然后采用Boosting算法训练得到跟踪模型。基于分类结果计算像素点的置信度,采用决策级融合方法得到似然图像,通过均值漂移算法估计目标位置。最后在Co-Training框架下结合目标跟踪结果进行模型的互更新。实验结果表明,该算法提高了跟踪的鲁棒性,有效利用了多模图像的信息。 展开更多

关键词 视觉跟踪 多模图像融合 决策级融合 模型互更新

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多尺度特征融合的RGB-D图像显著性目标检测 被引量：1

13

作者 王震 于万钧 陈颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期242-250,共9页

显著性目标检测是计算机视觉的一个基础问题,目前很多基于深度学习的显著性检测方法都是将RGB图像和深度图按照输入融合或结果融合的方法进行特征融合,但这些方法并不能有效地融合特征图,为了提升显著性目标检测算法性能,提出了一种多... 显著性目标检测是计算机视觉的一个基础问题,目前很多基于深度学习的显著性检测方法都是将RGB图像和深度图按照输入融合或结果融合的方法进行特征融合,但这些方法并不能有效地融合特征图,为了提升显著性目标检测算法性能,提出了一种多尺度特征融合的RGB-D图像显著性目标检测方法。将模型主体设计为两个特征编码器、两个特征解码器和一个跨模特多尺度特征交错融合模块。两个特征编码器分别对应RGB图和深度图,其采用经过ImageNet数据集预训练的ResNet50网络,特征解码器用于解码编码器的五种不同尺度的输出,跨模态多尺度特征交错融合模块用于融合解码器和编码器提取的不同尺度的特征图,并将五个层次的融合结果进行拼接和降维,输出最终的显著性预测图。实验在四个公开的显著性数据集上与以往具有代表性的十个模型进行了比较,该模型在各个数据集上,相比于性能第二的模型,S-measure平均提高了0.391%,MAE平均减少了0.330%,F-measure平均减少了0.405%。提出了一种多尺度特征融合模型,摒弃了以往融合的方式,采用特征融合,将浅层和深层的特征分别进行交错融合,实验表明,提出的方法较以往的方法有更强的性能,能够取得更好的效果。 展开更多

关键词 显著性物体检测 多模图像融合 多支路协同预测 多尺度特征

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基于WI-FI和蓝牙融合的室内定位算法 被引量：31

14

作者 王睿 赵方 +3 位作者 彭金华 罗海勇 陆波 陆涛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S2期28-33,共6页

针对现有单模定位算法精度较低、鲁棒性不足等缺点,提出了一种基于WI-FI和蓝牙多模融合的室内定位算法.该算法采用欧氏空间距离和网格合并得到各自的定位结果,并在决策级上进行多模融合.实验结果证明,该定位算法可有效克服单模定位的局... 针对现有单模定位算法精度较低、鲁棒性不足等缺点,提出了一种基于WI-FI和蓝牙多模融合的室内定位算法.该算法采用欧氏空间距离和网格合并得到各自的定位结果,并在决策级上进行多模融合.实验结果证明,该定位算法可有效克服单模定位的局限性,提高定位精度及鲁棒性. 展开更多

关键词 WI-FI 蓝牙 多模融合 网格合并

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基于表面肌电和位姿信息融合的手势动作识别 被引量：2

15

作者 杨庆华 金圣权 +1 位作者 都明宇 王志恒 《高技术通讯》 CAS 2023年第12期1295-1302,共8页

针对仅通过表面肌电信号(sEMG)进行手势识别难以应对复杂手势的问题,提出一种基于表面肌电和位姿信息融合的手势识别方法。通过双阈值方法对信号活动段进行分割,提取表面肌电信号、位姿信号的特征,使用核主成分分析方法(KPCA)对提取特... 针对仅通过表面肌电信号(sEMG)进行手势识别难以应对复杂手势的问题,提出一种基于表面肌电和位姿信息融合的手势识别方法。通过双阈值方法对信号活动段进行分割,提取表面肌电信号、位姿信号的特征,使用核主成分分析方法(KPCA)对提取特征进行降维融合,使提取特征中的非线性信息得到较好保留,最后通过随机森林(RF)分类器进行分类识别。实验结果显示,该方法对10名受试者的11种不同手势的最佳平均识别率为98.23%,单个动作的识别准确率均在90%以上,验证了提出方法的可靠性。 展开更多

关键词 表面肌电信号(sEMG) 位姿信号 多模融合 核主成分分析方法(KPCA) 随机森林(RF)

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测距成像一体化引信信息融合方法 被引量：1

16

作者 李宁 韦道知 +1 位作者 张东洋 姚良甫 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期359-366,共8页

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了... 为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了两传感器的测量数据不在同一个时间基准上,所以,选择在典型弹目交会的环境下,针对激光测距仪的高频采样与红外导引头的低频采样,使用了一种基于线性插值法的量测数据的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用到延迟时间模型的计算中去。在该模型的基础上,提出了一种基于粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法,并通过与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验得到:在该信息融合方法下,得到的探测角、方位角测量精度均有较大提高,起爆延迟时间的精度因此也得到了提高,从而验证了论文中所提数据融合方法的有效性。 展开更多

关键词 红外一体化引信 粒子滤波 多模信息融合 扩展卡尔曼滤波

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图像融合技术及其在癫痫患者中的应用 被引量：1

17

作者 马斌荣 杨虎 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期357-361,共5页

癫痫灶的准确定位是决定癫痫外科疗效的关键步骤。利用多模态医学图像融合技术将MR与PET的影像融合能明显地提高癫痫病灶定位诊断的准确率,为癫痫外科手术治疗和立体定向放射外科治疗提供更准确的信息。将融合技术应用到临床数据,对2 0... 癫痫灶的准确定位是决定癫痫外科疗效的关键步骤。利用多模态医学图像融合技术将MR与PET的影像融合能明显地提高癫痫病灶定位诊断的准确率,为癫痫外科手术治疗和立体定向放射外科治疗提供更准确的信息。将融合技术应用到临床数据,对2 0例癫痫疾病患者的影像数据作了融合研究,并由临床专家作了验证。 展开更多

关键词 多模医学图像融合 图像配准 互信息 癫痫

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制导引信一体化信息融合技术 被引量：3

18

作者 李宁 韦道知 +1 位作者 张曌宇 马佳顺 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第10期94-98,共5页

为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感... 为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中。在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法。与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度提高了80.45%,方位角测量精度提高了78.61%,从而提高了一体化引信的起爆控制精度。 展开更多

关键词 制导引信一体化 多模信息融合 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波

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基于多模微环谐振腔光芯片的温度测量装置设计

19

作者 卢瑾 张昱路 +1 位作者 任宏亮 覃亚丽 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第2期110-115,共6页

为提高微纳光学传感器的测温精度,基于多模微环谐振腔光芯片,搭建了高精度温度测量装置。装置通过采集微环谐振腔多模温度传感数据,利用人工神经网络算法有效融合多模传感信息,提高传感灵敏度。实验结果表明,多模传感方法在24.9~32.0℃... 为提高微纳光学传感器的测温精度,基于多模微环谐振腔光芯片,搭建了高精度温度测量装置。装置通过采集微环谐振腔多模温度传感数据,利用人工神经网络算法有效融合多模传感信息,提高传感灵敏度。实验结果表明,多模传感方法在24.9~32.0℃的温度范围内,测量精度为±0.074℃,与单模微环谐振腔传感方法相比降低了温度探测极限。 展开更多

关键词 光芯片 微环谐振腔 多模传感信息融合 广义回归神经网络

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基于K-means和Random Forest的WiFi室内定位方法 被引量：10

20

作者 李军 何星 +1 位作者 蔡云泽 徐琴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期787-792,共6页

为了减小室内环境因素对室内WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度以及扩大定位区域,通过对室内定位系统和机器学习算法的讨论,提出了一种基于K-means和Random Forest融合的WiFi室内定位算法。针对室内WiFi信号强度分布的特点,该... 为了减小室内环境因素对室内WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度以及扩大定位区域,通过对室内定位系统和机器学习算法的讨论,提出了一种基于K-means和Random Forest融合的WiFi室内定位算法。针对室内WiFi信号强度分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用Random Forest对初始分类结果进行二次分类。实验结果表明,该定位算法的定位精度在2米以内的概率为89.1%,达到预期的定位效果,同时对缺失值数据具有较好的适应能力。 展开更多

关键词 室内定位 WIFI RandomForest K-MEANS 多模融合

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