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901.
在天基信息港上实现多源信息融合,可以将数据的传输与处理集中在星上,减少了数据处理中心接收和分发数据的传输时间,提高了信息获取的时效性。考虑到任务高时效性的需求及天基信息港的资源受限,文章提出了天基信息港的多源信息融合任务调度问题,通过分析多源信息融合任务流程、天基信息港的资源特征,以最小化任务完成时间为优化目标,建立了天基信息港的多源信息融合任务调度模型,并设计了一种多机循环插入(Multi-machine Circular Insertion,MCI)算法对模型求解。仿真结果表明,该算法相比于列表调度算法能够平均减少10.8%的任务完成时间,算法运行时间大约为遗传算法的1/20,表明该算法能够满足天基信息港任务调度的高时效性要求。 相似文献
902.
结合粗集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种融合算法.应用粗集理论的属性约简过程作为数据的预处理,把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,却不损失任何有效信息;然后利用支持向量机进行分类识别.这样可以大大降低数据维数,减小支持向量机分类过程中的复杂度,在不同程度上避免了训练模型的过拟合现象,且分类性能更加优越.最后通过对雷达信号识别的仿真实例说明了上述方法的有效性. 相似文献
903.
904.
905.
在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S (Dempster-Shafer)证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数(mass函数);其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。 相似文献
906.
ADS-B统计数据的位置导航不确定类别质量分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现广播式自动相关监视(ADS-B)航迹与雷达航迹的高质量融合,必须对ADS-B航迹和雷达航迹数据质量进行分析。在分析实际ADS-B航迹数据的基础上,提出以航路为参考基准验证ADS-B航迹数据精度及完好性的方法。根据ADS-B报文中的位置导航不确定类别(NUCp)值,统计航迹点与航路中心线的水平偏差并将其作为位置实际误差,运用分位数-分位数图法对位置实际误差进行正态分布检验,得出置信水平为99%的实际误差置信区间,即在不同NUCp值下可信赖的位置误差范围。实验结果表明,在采用加权平均法进行航迹融合时,与传统权重分配相比,对于NUCp值为5或6的ADS-B航迹数据可增大权重,而对于NUCp值为7的数据则应减小权重。 相似文献
907.
针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图(SLAM)贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于OpenGL生成的2D/3D图像实验表明:所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。 相似文献
908.
IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。 相似文献
909.
910.
反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
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