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中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于多传感器信息融合的智能车定位方法
华北电力大学2019年博士研究生入学考试初试多传感器信息融合考试大纲。
华北电力大学2018年博士研究生初试多传感器信息融合大纲。
重庆理工大学传感器与自动检测技术课件第14章 传感器信息融合
重庆理工大学 传感器与自动检测技术 课件 第14章 传感器信息融合
2017/3/10
重庆理工大学传感器与自动检测技术课件第14章 传感器信息融合。
华北电力大学2017年博士研究生初试多传感器信息融合考试大纲。
华北电力大学2016年博士生初试多传感器信息融合考试大纲。
华北电力大学2015年博士生初试多传感器信息融合考试大纲。
对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性，现有的多传感器信息融合方法大多为“静态的”，较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响。为了解决此问题，提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法。该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质量优化度，用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度，并从这两方面客观确定了传感器的融合权重，较好...
多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用
多传感器信息融合 信息协同 信息互补 轮式机器人
2014/4/29
论文分析了多传感器信息融合模型的建立和实现的过程，并利用多传感器信息融合技术中的信息协同和信息互补来完成对轮式机器人的运动控制。运行结果表明机器人可以半径范围为40~100cm的圆周上自主运行并能够灵活调整轨道半径；当机器人接近擂台边缘约5cm时会自动检测边缘位置并根据自身的姿态情况及时调整运动方向。该系统运动控制性能稳定，能够在给定的测试环境下实现轮式机器人运动路径的准确控制。
支持向量机与证据理论在信息融合中的结合
信息融合 支持向量机 证据理论 基本概率分配
2014/5/12
在多传感器信息融合中，DS证据理论是一种重要方法，但是它的基石基本概率分配（BPA）一般不易确定，从而使它的优势难以得到发挥。支持向量机（SVM）是建立在统计学习理论之上的一种新型学习算法，但SVM的硬判决输出却不便于进行多传感器信息融合。为便于信息融合，本文提出了一种具有BPA输出的二类SVM，通过分析Platt概率输出模型的实质与不足提出利用SVM精度下限对其进行加权处理来得到证据理论的BPA...
针对异类传感器目标识别的问题，提出了一种融合ESM和红外传感器的互补信息进行目标识别的方法。该方法首先利用了神经网络在目标识别中的优越性，完成目标初步分类；其中对于ESM的输出结果，运用粗集理论的方法实现辐射源类型向目标类型的转化；最后将网络每次的输出作为一条证据，在决策层上利用改进的D-S 理论方法实现数据的融合。最后飞机目标识别的仿真实验，验证了该方法可以获得较高的识别效率。
多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器
增广状态空间模型 线性最小方差信息融合准则 信号Wiener滤波器和平滑器
2009/11/19
应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和增广状态空间模型，应用标量加权最优融合准则，对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号，提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器，其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式，它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比，可提高平滑器的精度。一个三传感器目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
基于多分类支持向量机和证据合成方法的多传感器信息融合研究
支持向量机 证据理论 信息融合 多传感器
2016/9/8
为克服支持向量机和Dempster方法的不足，提出一种基于SVM多分类器的识别结果概率输出方法。以BPA函数的形式输出SVM多分类结果，对Dempster证据合成方法进行了改进：根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突，对于证据数目在3条以上且存在冲突的证据组合，引用统计理论中马氏距离的计算公式计算各证据与其余证据组合之间的距离，导出各证据的重要性权系数，由此对证据的BPA函数进行转化，采用D...
多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器
多传感器信息融合 反卷积 Wiener反卷积滤波器
2009/5/7
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个仿真例子说明了其有效性。