江西省教育厅科技计划项目(GJJ08350)
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
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- 基于偏差的多传感器目标级融合方法被引量：3
- 2009年
- 针对具有多个特征指标的目标识别问题,提出了一种新的模糊传感器数据融合方法。该方法由最大最小隶属度函数得到相对距离矩阵,通过求解总偏差最小的数学规划问题,确定各特征的权重,从而给出目标识别算法,提高了目标识别结果的客观性。应用实例验证了算法的有效性。
- 万树平
- 关键词：数据融合目标识别
- 多传感器数据融合的概率权方法被引量：5
- 2009年
- 针对多传感器对某一特性指标进行多次测量实验的数据融合问题,提出了一种基于概率基本理论的融合方法。该方法把各传感器的测量数据作为一随机变量,利用测量值的样本数据,确定测量值随机变量的取值范围,估计出样本均值和样本标准差,从而得到各传感器数据融合的概率权,并给出数据融合公式。应用实例验证了该方法的有效性和稳健性。
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合特征指标
- 基于变异系数的模糊传感器数据融合方法被引量：4
- 2008年
- 在多传感器信息融合过程中,有时要利用多传感器对某一对象进行不同方面观测,而数据融合的目的是要对研究对象进行类型识别。根据统计分析理论,利用变异系数,给出了一种新的模糊传感器数据的融合算法。该方法不需要假设总体的分布类型,不需要定义受主观因素影响的关系矩阵,可以充分利用测量数据,避免丢失重要的极端数据,使结论更符合实际。仿真实验表明:算法有效,非常简单。
- 万树平
- 关键词：模糊传感器数据融合特征指标
- 基于区间值Vague集的多传感器信息融合TOPSIS法被引量：1
- 2009年
- 针对区间值Vague集表达的多传感器信息融合问题,提出了一种基于TOPSIS的融合方法。该方法定义了区间值Vague集的距离,给出了正、负理想目标,并得到各目标与正、负理想目标的距离,根据各目标与正理想目标的相对接近度给出融合结果。实例分析验证了方法的有效性。
- 万树平
- 关键词：多传感器信息融合区间值VAGUE集TOPSIS
