模糊理论在多传感器信息融合中的应用

利用模糊控制理论能较好解决不确定性问题的特点,将测量信息融合问题融入模糊控制问题中来提高多传感器系统的测量质量;提出模糊融合模型,并介绍了将传感器信息作为模糊控制输入的模糊化问题,以及相应的模糊规则的建立、模糊推理和清晰化处理;提出以相交论域中心作为多传感器的事实来进行兼容度和激励强度的解算;最后进行相应的仿真说明及分析.     

纳米技术在防化领域的研究进展

纳米技术是20世纪80年代迅速发展起来的前沿高新技术，该技术在防化领域中的应用研究刚刚起步，较为系统地回顾了纳米技术的分类、特性和应用，重点综述了纳米技术在防化侦检、防护和消毒领域的应用研究进展，对开展纳米技术在防化领域的应用研究具有一定的参考价值。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

光纤光栅技术与应用专题讲座(三) 第6讲 光纤光栅传感技术在土木工程中的应用

针对利用光纤光栅进行应变、温度等测量已经在土木工程中较为普遍这一现状,首先对光纤光栅传感技术进行应变、温度等测量的基本原理进行了描述,重点讨论了为满足耐久性、安装方便与温度自动补偿等需求光纤光栅传感器的封装技术,最后介绍了光纤光栅传感器在土木工程中实际应用的现状。     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。     

三维传感器组网偏差估计方法

采用地心地固坐标系作为统一坐标系,研究了3-D传感器组网中的偏差估计问题,根据同一目标位置在各个传感器探测中的迭合条件.运用一阶泰勒展式推导出各个传感器的距离、距离增益、方位角、仰角偏差的线性化公式,利用最小二乘法在线估计出各个偏差量,并实时进行修正,仿真结果验证上述方法的有效性.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

多站遥测数据加权融合方法

针对靶场试验中遥测数据融合处理问题,提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析,构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型;依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析,构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。     

多机CEC系统的传感器联网核心技术

对协同传感器联网的基本概念、原理以及重要性进行了阐述,提出了一种分布式无线传感器网络体系结构,对协同传感器管理的基本方法进行了分析与综合,指出了协同传感器方法发展的基本特征和进一步需要研究的问题.CEC传感器网络集成了无线网络通信、嵌入式处理和传感器技术等多项技术,分析了传感器网络的自组织、自适应的特点与需求,并在此基础上就若干关键性技术问题进行了探讨.