[工學(xué)]傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究現(xiàn)狀分析(已修改)
2025-10-23 18:24 本頁(yè)面
【正文】 傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究 張小波 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院網(wǎng)絡(luò)工程系 02033356120 內(nèi)容安排 ? 一、傳感器數(shù)據(jù)融合概念 ? 二、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)處理模型 ? 三、數(shù)據(jù)融合各種算法分析 ? 四、傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究的不足 ? 五、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合需考慮的幾個(gè)問題 ? 六、未來的研究方向 一、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合概念 ? 數(shù)據(jù)融合是充分利用不同時(shí)間與空間的多傳感器信息資源 , 在一定準(zhǔn)則下進(jìn)行分析、綜合和應(yīng)用 , 獲得對(duì)被測(cè)對(duì)象的一致性解釋與描述 , 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的決策和估計(jì) , 使系統(tǒng)獲得比它的各組成部分更充分的信息。 二、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)處理模型 源 預(yù) 處 理 目 標(biāo) 評(píng) 估 態(tài) 勢(shì) 評(píng) 估 威 脅 評(píng) 估信息源人機(jī)接口數(shù) 據(jù) 庫(kù) 管 理 系 統(tǒng)總 過 程 評(píng) 估三、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合常用算法 ? 貝葉斯估計(jì)法、加權(quán)平均法、極大似然估計(jì)法、 DS 證據(jù)理論法、卡爾曼濾波法等 ? 聚類分析、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等 各種融合算法對(duì)比分析 算 法 類主 要 算 法優(yōu) 點(diǎn) 缺 點(diǎn)經(jīng) 典 融 合算 法現(xiàn) 代 融 合算 法統(tǒng) 計(jì)方 法估 計(jì)方 法貝 葉 斯估 計(jì) 法D S 證 據(jù)理 論 法極 大 似然 估 計(jì)卡 爾 曼 濾 波最 小 二 乘 法信 息 論方 法人 工 智能 法聚 類 分 析 法模 糊 邏 輯神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)具 有 公 理 基 礎(chǔ) ， 直 觀 、易 于 理 解 、 計(jì) 算 量 小信 息 損 失 少 ， 適 用于 原 始 數(shù) 據(jù) 的 融 合對(duì) 對(duì) 象 的 先 驗(yàn) 知 識(shí) 要求 不 高 或 無 要 求 ， 有較 強(qiáng) 的 自 適 應(yīng) 能 力 ，容 易 在 融 合 系 統(tǒng) 中 實(shí)現(xiàn) 主 、 客 觀 間 的 信 息融 合需 要 比 較 多 的 先
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