多传感器融合技术在镁合金激光焊接质量检测中的应用

将多传感器融合技术应用于镁合金激光焊接质量检测系统,进行了基于D-S证据理论的检测数据融合,构建了识别框架及基本信度函数,阐述了证据组合与决策规则以及质量测度的概念,并对基本算法进行了描述.试验验证了由多传感器获得的温度信息包含焊缝质量特征,对在焊接过程中焊缝附近几点采集的温度数据进行处理完全可以综合评定焊接质量.     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于粗糙集理论的证券分析系统数据融合

将粗糙集理论应用于证券分析系统,探讨了相容状况下基于粗糙集理论的数据处理方法,并给出了系统结构和融合方法。该方法以局部决策作为条件属性,融合中心采用粗集理论方法对局部决策进行处理,包括知识表达、化简,最后给出决策规则。从结果来看,采用该方法不需要先验概率,也不需要隶属函数,同时还可以去除冗余的局部决策,使系统的配置最优化、提高了系统的运行速度。     

机载多传感器数据融合模型和方法研究

随着多种传感器探测技术的快速发展,数据融合方法的不断被提出和采用。文中提出了一种机载多传感器探测系统结构,并分析了其关键技术,将贝叶斯判别法应用在完成目标估计和判别的数据融合方面。探讨了该方法实现机载多传感器数据融合模型及其可靠性。     

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。     

多传感器数据融合的权值因子确定

对多传感器位置级的数据融合,从静态单传感器的特点入手,建立可靠的数据评价函数,引入到动态多传感器系统中,以多传感器测量数据的算术平均值或滤波对目标的状态估计值作为评价参考,从而量化对测量数据的评价,进而确定加权因子,得到融合值。从仿真结果来看,当评价函数确立合理、参考点选用得当时,融合数据能够很好地剔除假数据,减小偏差大的测量值的影响,在采用不够准确的参考点时,使用评价函数确定加权因子得到的融合数据仍能够优于算术平均值方法得到的数据。     

利用导弹制导误差补偿规律修正不完全弹道测量的数据融合技术

论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明：利用该方法计算的落点接近实际落点。     

多雷达数据处理中的时空对准技术

本文介绍了多雷达数据处理系统结构，以及多雷达数据处理的时空对准技术。作者根据中国民航多雷达数据处理系统的技术状况，在文中推荐了一种比较实用的内插外推法的时间对准和以地心坐标系为对准参考系的空间对准算法，能够满足多雷达融合处理的精度要求。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。