考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

航空发动机故障诊断信息融合方法研究现状

简介了信息融合的层级和实现过程,综述了航空发动机故障诊断信息融合方法研究的现状。     

多传感器信息融合及其新技术研究

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。介绍了多传感器信息融合的基本概念和融合原理,比较了信息融合技术的常用方法,并对多传感器信息融合中出现的新技术做了总结分析,最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作了进一步展望。     

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用

信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信息融合。     

航空声纳浮标定位的数据融合方法研究

声纳浮标由于受到多种随机因素的干扰,定位精度相差很大,在对具有一定散布海域的潜艇目标进行探测时,往往会投放多枚定位浮标,出现数据冗余的现象。针对这一问题,本文提出了浮标定位算法中的一种数据融合算法;并分析了加权融合和非线性最小二乘数据融合的方法,最后通过仿真验证了这种算法的有效性和可行性。     

一种事件驱动型无线传感器网络的数据编码及融合算法

基于事件驱动的区域监测是无线传感器网络的一类典型应用,该网络中包括两种类型的数据,分别为对网络状态进行监控的周期性监测数据和事件发生时应传送的事件消息.基于簇结构,利用簇头和簇成员两种角色的节点,分别针对上述两种类型的数据提出不同的编码方式和对应的融合机制,同时详细分析了该编码方法和融合机制的优缺点.     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。