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981.
982.
983.
目前在多传感器条件下提升数据精度的基本方法是状态估计,其中最常用的方法是卡尔曼滤波及其变形算法.由于卡尔曼滤波是依靠时间积累来增加信息量、提高数据精度,因而其收敛速度不可避免地要受到时间因素的影响.另外卡尔曼滤波作为单纯的数据处理方法也无法利用观测系统中一些已知的物理信息.提出了基于途径概念的数据融合方法,它打破了机械的"传感器融合"的概念束缚,有效地帮助人们挖掘和利用潜在的冗余信息,使多传感器信息能够迅速得到充分利用,从而使收敛速度得到提高.基于途径的数据融合方法并未提供一套固定的算法,它提供的只是一套处理规则. 相似文献
984.
985.
基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的人口统计数据一般是以行政区划为单元的二维表格数据,这种数据不能以直观的形式表达人口在自然地理空间和人文地理空间的分布与格局.目前多采用的按面积平均或单因子影响权重的人口离散化方法,仍然不能很好地模拟人口的实际空间分布.研究表明土地利用类型、地形坡度、河流、道路以及城镇居民点对人口分布有较大影响,通过较为客观的方式赋予各影响因子对人口分布的影响权重,提出了人口加权多因子离散化模型,并依据该模型对重庆地区的人口统计数据进行了离散.最终生成的栅格人口密度数据既与区县统计人口数据保持一致,又反映了各市县内部人口分布的空间变化. 相似文献
986.
基于扩展有限状态机(extened finite state machine, EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法,制定规则对软件变更前后的模型进行融合,将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历,结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明:该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。 相似文献
987.
988.
989.
解决多平台多传感器系统数据融合中传感器误差配准问题,首先要实现各传感器的时间一致,将关于同一目标的各传感器不同步的量测信息同步到同一基准时标下.将时间误差分为确定性和不确定性两种,分析了引起多传感器时间误差的原因,提出一种基于Kalman滤波的时间对准算法,有效解决了一定范围内不确定传输延迟引起的时间不一致问题. 相似文献
990.
本文讨论了数据融合技术在现代战场上的重要性,介绍了预警机系统的数据融合部分,分析了数据融合处理的特殊要求和关键问题,为对抗预警机系统的多传感器,进行人为的欺骗提出了新的要求. 相似文献