GNSS-IR双频数据融合的土壤湿度反演方法

目前全球导航卫星系统反射信号干涉测量（GNSS-IR）土壤湿度反演研究仅针对单一频点展开,提出用熵值法将2个频点数据进行融合以改进土壤湿度反演精度。首先,利用频谱分析法分别解析出各频点的信噪比（SNR）序列的振荡频率,计算出对应的等效天线高度,并利用最小二乘法求解各频点信噪比序列相位;然后,通过熵值法进行2个频点的相位观测量融合;最后,利用融合结果与实测土壤湿度建立经验模型,实现土壤湿度反演。利用地基观测实验获得的全球定位系统（GPS）L1和L2信噪比数据对该方法进行了验证,结果表明:L1和L2双频融合反演结果平均标准差为0.6%,比L1单频反演结果提高64.73%,比L2单频反演结果提高32.12%;均方根误差为0.37%,比L1频点降低72.8%,比L2频点降低73.4%。      

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法

土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段,未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题,提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法,该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子,并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法,相关系数提高了24.69%,均方根误差下降了22.28%,与均值融合法相比,相关系数提高了26.77%,均方根误差下降了23.26%,证明了所提方法能有效提高反演精度。      

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。      

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。