微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍

多传感器数据交融是一个新式的研讨范畴,是针对一个体系运用多种传感器这一特定问题而打开的一种关于数据处理的研讨。多传感器数据交融技能是近几年来开展起来的一门实践性较强的运用技能,是多学科穿插的新技能,触及到信号处理、概率核算、信息论、形式辨认、人工智能、含糊数学等理论。

近年来,多传感器数据交融技能不管在军事仍是民事范畴的运用都极为广泛。多传感器交融技能已成为军事、工业和高技能开发等多方面关怀的问题。这一技能广泛运用于C3I体系、杂乱工业进程操控、机器人、主动方针辨认、交通管制、惯性导航、海洋监督和办理、农业、遥感、医疗确诊、图画处理、形式辨认等范畴。实践证明:与单传感器体系比较,运用多传感器数据交融技能在处理勘探、盯梢和方针辨认等问题方面,可以增强体系生存才能,前进整个体系的牢靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并前进精度,扩展整个体系的时刻、空间覆盖率,添加体系的实时性和信息运用率等。

1 根本概念及交融原理

1.1 多传感器数据交融概念

数据交融又称作信息交融或多传感器数据交融,对数据交融还很难给出一个共同、全面的界说。跟着数据交融和核算机运用技能的开展,依据国内外研讨成果,多传感器数据交融比较切当的界说可归纳为:充沛运用不一起刻与空间的多传感器数据资源,选用核算机技能对微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍按时刻序列取得的多传感器观测数据,在必定准则下进行剖析、归纳、分配和运用,取得对被测方针的共同性解说与描绘,从而完结相应的决议计划和估量,使体系取得比它的各组成部分更充沛的信息。

1.2 多传感器数据交融原理

多传感器数据交融技能的根本原理就像人脑归纳处理信息相同,充沛运用多个传感器资源,经过对多传感器及其观测信息的合理分配和运用,把多传感器在空间或时刻上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以取得被测方针的共同性解说或描绘。详细地说,多传感器数据交融原理卡通壁纸如下:

(1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)搜集观测方针的数据;

(2)对传感器的输出数据(离散的或接连的时刻函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的特点阐明)进行特征提取的改换,提取代表观测数据的特征矢量Yi;

(3)对特征矢量Yi进行形式辨认处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi改换成方针特点判定的核算形式辨认法等)完结王霸之气最强者龙傲天各传感器关于方针的阐明;

(4)将各传感器关于方针的阐明数据感恩爸爸妈妈按同一方针进行分组,即相关;

(5)运用交融算法将每一方针各传感器数据进行组成,得到该方针的共同性解说与描绘。

2 多传感器数据交融办法

运用多个传感器所获取的关于方针和环境全面、完好的信息,首要体现在交融算法上。因而,多传感器体系的中心问题是挑选适宜的交融算法。关于多传感器体系来说,信息具有多样性和杂乱性,因而,对信息交融办法的根本要求是具有鲁棒性和并行处理才能。此外,还有办法的运算速度和精度;与前续预处理体系和后续信息辨认体系的接白癜风前期症状口功用;与不同技能和办法的和谐才能;对信息样本的要求等。一般状况下,依据非线性的数学办法,如微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍果它具有容错性、自适应性、联想回忆和并行处理才能,则都可以用来作为交融办法。

多传感器数据交融尽管未构成完好的理论体系和有用的交融算法,但在不少运用范畴依据各自的详细运用布景,现已提出了许多老练而且有用的交融办法。多传感器数据交融的常用办法根本上可归纳为随机和人工智能两大类,随机类办法有加权均匀法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估量法、Dempster-Shafer(D-S)依据推理、发作式规矩等;而人工智能类则有含糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家体系等。可以预见,神经网络和人工智能等新概念、新技能在多传感器数据交融中将起到越来越重要大泼猴的效果。

2.1 随机类办法

2.1.1 加权均匀法

信号级交融办法最简略、最直观办法是加权均匀法,该办法将一组传感器供给的冗余信息进行加权均匀,成果作为交融值,该办法是一种直接对数据源进行操作的办法。

2.1.2 卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波首要用于交融低层次实时动态多传感器冗余数据。该办法用丈量模型的核算特性递推,营口决议核算含义下的最优交融和数据估量。假如体系具有线性动力学模型,且体系与传感器的差错契合高斯白噪声模型,则卡尔曼滤波将为交融数据供给仅有核算含义下的最优估量。卡尔曼滤波的递推特性使体系处理不需求许多的数据微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍存储和核算。可是,选用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合体系进行数据核算时,存在许多严峻的问题,例如:(1)在组合信息许多冗余的微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍状况下,核算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性不能满意;(2)传感器子体系的添加使毛病随之添加,在某一体系呈现毛病而没有来得及被检测出时,毛病会污染整个体系,使牢靠性下降。

2.1.3 多贝叶斯估量法

贝叶斯估量为数据交融供给了一种手法,是交融静环境中多传感器高层信息的常用办法。它使传感器信息依据概率准则进行组合,丈量不确认性以条件概率表明,当传感器组的观测坐标共一起,可以直接对传感器的数据进行交融,但大多数状况下,传感器丈量数据要以直接办法选用贝叶斯估量进行数据交融。

多贝叶斯估量将每一个传感器作为一个贝叶斯估量,将各个独自物体的相关概率散布组成一个联合的后验的概率散布函数,经过使ppsspp用联合散布函数的似然函数为最小,供给多传感器富平天气预报信息的终究交融值,交融信息与环境的一个先验模型供给整个环境的一个特征描绘。

2.1.4 D-S依据推理办法

D-S依据推理是贝叶斯推理的扩大,其3个根本要害是:根本概率赋值函数、信赖函数和似然函数。D-S办法的推理结构是自上而下的,分三级。第1级为方针组成,其效果是把来自独立传感器的观测成果组成为一个总的输出成果(ID);第2级为揣度,其效果是取得传感器的观测成果并进行揣度,将传感器观测成果扩展成方针陈述。这种推理的根底是:必定的传感器陈述以某种可信度在逻辑上会发作可信的某些方针陈述;第3级为更新,各种传感器一般都存在随机差错,所以,在时刻上充沛独登时来自同一传感器的一组接连陈述比任何单一陈述牢靠。因而,在推理和多传感器组成之前,要先组合(更新)传感器的观测数据。

2.1.5 发作式规矩

发作式规微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍则选用符号表明方针特征和相应传感器信息之间的联络,与每一个规矩相联络的相信因子表明它的不确认性程度。当在同一个逻辑推理进程中,2个或多个规矩构成一个联合规矩时,可以发作交融。运用发作式规矩进行交融的首要问题是每个规矩的相信因子的界说与体系中其他规矩的相信因子相关,假如体系中引进新的传感器,需求参加相应的附加规矩。

2.2 人工智能类办法

2.2.1 含糊逻辑推理

含糊逻辑是多值逻辑,经过指定一个0到1之间的实数表明实在度,相当于隐含算子的条件,答应将多个传感器信息交融进程中的不确认性直接表明在推理进程中。假如采欧姆定律用某种体系化的办法对交融进程中的不确认性进行推理建模,则可以发作共同性含糊推理。与概率核算办法比较,逻辑推理存在许多长处,它在必定程度上克服了概率论所面对的问题,它对信息的表嘉手纳南风示和处理愈加挨近人类的思想办法,它一般比较适合于在高层次上的运用(如决议计划),可是,逻辑推理自身还不行老练和体系化。此外,由于逻辑推理对信息的描绘存在很大的主观要素,所以,信息的表明和处理缺少客观性。

含糊调集理论关于数据交融的实践价值在于它外延到含糊逻辑,含糊逻辑是一种多值逻辑,从属度可视为一个数据真值的不精确表明。在MSF进程中,存在的不确认功可以直接用含糊逻辑表明,然后,运用多值逻辑推理,依据含糊调集理论的各种演算对各种出题进行兼并,从而完结数据交融。

2.2.2 人工神经网络法

神经网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应才能,可以模仿杂乱的非线性映射。神经网络的这些特性和强壮的非线性处理才能,刚好满意了多传感器数据交融技能处理的要求。在多传感器体系中,各信息源所供给的环境信息都具有必定程度的不确认性,对这些不确认信息的交融进程实践上是一个不确认性推理进程。神经网络依据当时体系所承受的样本相似性确认分类规范,这种确认办法首要体现在网络的权值散布上,一起,可以选用经*定的学习算法来获取常识,得到不确认性推理机制。运用神经网络的信号处理才能和主动推理功用,即完结了多传感器数据交融。

常用的数据交融办法及特性如表1所示。一般运用的办法依详细的运用而定,而且,由于各种办法之间的互补性,实践上,常将2种或2种以上的办法组合进行多传感器数据交融。

3 运用范畴

跟着多传感器数据交融技能的开展,运用的范畴也在不断扩大,多传感器交融技能已成功地运用于很多的研讨范畴。多传感器数据交融作安小晚霍深为一种可消除体系的不确认要素miracle、供给精确的观测成果和归纳信息的智能化数据处理技能,已在军事、工业监控、智能检测、机器人、图画剖析、方针检测与盯梢、主动方针辨认等范畴取得遍及重视和广泛运用称重传感器。

(1)军事运用

数据交融技能起源于军事范畴,数据交融在军事上运用最早、规模最广,触及战术或战略上的检测、指挥、操控、通讯和情报使命的各个方面。首要的运用是进行方针的勘探、盯梢和辨认,包含C31体系、主动辨认兵器、自主式运载制导、遥感、战场监督和主动要挟辨认体系等。如,对舰艇、飞机、导弹等的检测、定位、盯梢和辨认及海洋监督、空对空防护体系、地对空防护体系等。海洋监督体系包含对潜艇、鱼雷、水下导弹等方针的检测、盯梢和辨认,传感器有雷达、声纳、远红外、归纳孔径雷达等。空对空、地对空防护体系首要用来检测、盯梢、辨认敌方飞机、导弹和防空兵器,传感器包含雷达、ESM(电子援助办法)接收机、远红外天使英文敌我辨认传感器、光电成像传感器等。迄今为止,美、英、法、意、日、俄等国家养鬼为祸已研发出了上百种军事数据交融体系,比较典型的有:TCAC—战术指挥操控,BETA—战场运用和方针截获体系,AIDD—炮兵情报数据交融等。在近几年发作的几回局部战役中,数据交融显现了强壮的威力,特别是在海湾战役和科索沃战役中,多国部队的交融体系发挥了重要效果。

(2)杂乱工业进程操控

杂乱工业进程操控是数据交融运用的一个重要范畴。现在,数据交融技能已在核反应堆和石油渠道监督等体系中得到运用。交融的意图是辨认引起体系状况超出正常运转规模的毛病条件,并据此触发若干报警器。经过时刻序列剖析、频率剖析、小波剖析,从各传感器获取的信号形式中提取出特征数据,一起,将所提取的特征数据输入神经网络形式辨认器,神经网络形式辨认器进行特征级数据交融,以辨认出体系的特征数据,并输入到含糊专家体系进行决议计划级交融;专家体系推理时,从常识库和数据库中取出范畴常识规矩和参数,与特征数据进行匹配(交融);最终,决议计划出被测体系的运转状况、设备作业状况和毛病等。

(3)机器人

多传感器数据交融技能的另一个典型运用范畴为机器人。现在,首要运用在移动机器人和遥操作机器人上,由于这些机器人作业在动态、不确认与非结构化的环境中(如“勇气”号和“机会”号火星车),这些高度不确认的环境要求机器人具有高度的自治才能和对环境的感知才能,而多传感器数据交融技能正是前进机器人体系感知才能的有用办法。实践证明:选用单个传感器的机器人不具有完好、牢靠地感知外部环境的才能。智能微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍机器人应选用多个传感器,并运用这些传感器的冗余和互补的特性来取得机器人外部环境动态改变的、比较完好的信息,并对外部环境改变做出实时的呼应。现在,机器人学界提出向非结构化环境进军,其中心的要害之一便是多传感器体系和数据交融。

(4)遥感

多传感器交融在遥感范畴中的运用,虎狼同穴首要是经过高空间分辨力全色图画和低光谱微信定位,【研讨动态】 多传感器数据交融算法总述,美拍分辨力图画的交融,得到高空问分辨力和高光谱分辨力的图画,交融多波段和多时段的遥感图画来前进分类的精确*。

****通办理体系

数据交融技能可运用于地上车辆定位、车辆盯梢、车辆导航以及空中交通管制体系等。

(6)大局监督

监督较大规模内的人和事物的运动和状况,需求运用数据交融技能。例如:依据各种医疗传感器、病历、病史、气候、时节等观测信息,完结对患者的主动监护;从空中和地上传感器监督庄稼成长状况,进行产值猜测;依据卫星云图、气流、温度、压力等观测信息,完结天气预报。

4 存在问题及开展趋势

数据交融六爻排盘技能方兴未已,简直全部信息处理办法都可以运用于数据交融体系。跟着传感器技能、数据处理技能、核算机技能、网络通讯技能、人工智能技能、并行核算软件和硬件技能等相关技能的开展,尤其是人工智能技能的前进,新的、更有用的数据交融办法将不断推出,多传感器数据交融必将成为未来杂乱工业体系智能检测与数据处理的重要技能,其运用范畴将不断扩大。多传感器数据交融不是一门单一的技能,而是一门跨学科的归纳理论和办法,而且,是一个不很老练的新研讨范畴,尚处在不断改变和开展进程中压力传感器。

4.1 数据交融存在的问题

(1)没有树立共同的交融理论和有用广义交融模型及算法;

(2)对数据交融的详细办法的研讨尚处于初步阶段;

(3)还没有很好处理交融体系中的容错性或鲁棒性问题;

(4)相关的二义性是数据交融中的首要妨碍;

(5)数据交融体系的规划还存在许多实践问题。

4.2 数据交融开展趋势

数据交融的开展趋势如下:

(1)树立共同的交融理论、数据交融的体系结构和广义交融模型;

(2)处理数据配准、数据预处理、数据库构建、数据库办理、人机接口、通用软件包开发问题,运用老练的辅佐技能,树立面向详细运用需求的数据交融体系;

(3)将人工智能技能,如,神经网络、遗传算法、含糊理论、专家理论等引进到数据交融范畴;运用集成的核算智能办法(如冀文平,含糊逻辑+神经网络,遗传算法+含糊+神经网络等)前进火星文转化多传感交融的功用;

(4)处理不确认性要素的表达和推理演算,例如:胃胀气怎么办引进灰数的概念;

(5)运用有关的先验数据前进数据交融的功用,研讨愈加先进杂乱的交融算法(不知道和动态环境中,选用并行核算机结构多传感器集成与交融办法的研讨等);

(6)在多渠道/单渠道、异类/同类多传感器的运用布景下,树立核算杂乱程度低,一起,又能满意使命要求的数据处理模型和算法;

(7)构建数据交融测验评价渠道和多传感器办理体系;

(8)将已有的交融办法工程化与商品化,开发可以供给多种杂乱交融算法的处理硬件,以便在数据获取的一起就实时地完结交融。

5 结束语

跟着研讨者的不断尽力,不久的将来,数据交融的根底理论、兼有鲁棒性和精确性的交融算法将不断地得到完善,完结技能将不断地得到更新,实践运用将不断地被扩展。多传感器数据交融技能必将不断地走向老练。、

(来历:网络收拾)

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