1)多传感器数据融合 MSHIF过程的不同方法表示融合阶段原始数据的不同抽象级别。由于在不同的数据提取阶段采用不同的融合策略,因此在多传感器数据融合中使用不同的融合算法。 1.基于可分辨单元的融合策略 基于可分辨单元(FSBDU)的融合策略或数据级融合,是指将不同传感器的可分辨单元的数据直接融合,然后对融合后的数据...
不同传感器在不同环境下的检测能力和可靠性受到限制,多传感器融合可以提高目标检测和识别的准确性。下表总结了上述传感器和检测范围的优缺点,表明不同传感器的工作特性有明显差异。同时,通过融合多传感器数据,从各个方面提高了车辆的感知能力,有效地保障了驾驶员的安全。在融合传感过程中,主要采用的传感器是毫米波雷达、...
摘要:随着现代目标跟踪场景的日益复杂化,单一传感器探测系统已无法满足目标跟踪的实际需求,多传感器数据融合技术成为复杂场景下目标跟踪问题的重要解决方案。本文综述了多传感器数据融合中的数据关联和估计融合这两项关键过程的基本原理与研究现状,整理了神经网络、强化学习...
多传感器数据融合技术综述 .pdf,多传感器数据融合技术综述 一、多传感器数据融合的定义 数据融合技术(Multiple Sensor Information Fusion,MSIF )又称 信息融合技术,它的研究起源于军事指挥智能通讯系统,即 C3I (Command ,Control,Communication and Intelligence)
因此多传感器系统和计算机系统是数据融合的硬件基础,多源数据是数据融合的加工对象,协调优化和综合处理是数据融合的核心。 近20年来,多传感器数据融合技术日益受到人们的关注,主要应用于军事领域及智能机器人、遥感、医疗诊断、自动监视、图像处理、模式识别和复杂工业过程控制等相关领域。数据融合技术之所以广泛应用,是由于...
多传感器数据融合算法综述一、本文概述随着科技的飞速发展,传感器技术已广泛应用于众多领域,如环境监控、自动驾驶、医疗健康等。多传感器数据融合算法作为提高传感器数据精度、稳定性和鲁棒性的重要手段,受到了广泛关注。本文旨在全面综述多传感器数据融合算法的研究现状与发展趋势,分析各类算法的优缺点,为相关领域的研究者...
多传感器数据融合模型综述一、本文概述Overviewofthisarticle随着科技的飞速发展,传感器技术已经深入到了各个领域,包括工业、医疗、军事、环境监控等。多传感器数据融合技术,作为一种将多个传感器数据进行有效整合与利用的先进技术,正逐渐展现出其强大的潜力和应用价值。本文旨在对多传感器数据融合模型进行深入的综述,探讨其...
结合所有传感器的测量数据并利用特殊算法提供完整的测量概览的过程称为多传感器数据融合[13-20]。目前,数据融合技术已成为全球范围内的研究热点之一。数据融合是指充分利用多种信息源,将空间或时间上互补或冗余的信息组合起来。使用特定的标准,数据融合可以获得一致的对测试对象的解释,以便信息系统比由子集组成的系统表现...
本文将综述多传感器数据融合模型的相关研究及其在不同领域的应用。首先,我们将简要介绍多传感器数据融合的概念和基本原理,包括数据处理、特征提取和决策制定等方面。然后,我们将介绍当前常用的多传感器数据融合模型,包括基于贝叶斯理论、卡尔曼滤波、神经网络等模型。特别是,我们将详细介绍神经网络模型在多传感器数据融合中的...
在介 绍多传感器数据融合目标识别基本原理及其算法理论依据基础上,从概念分类方面,对目前多传感器数据 融合目标识别算法进行了全面综述,包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法 综合识别法等,说明了各算法特点及对其的进一步改进,列举了目前国内外一些已经发表的重要算法,为 下一步多传感器融合目标...