戴亚平 马俊杰 王笑涵编著创作的工业技术小说《多传感器数据智能融合理论与应用》,已更新0章,最新章节:。本书知识点明确、结构紧凑、思路清晰,通过理论与实例结合的方式,深入浅出地介绍了多传感器数据智能融合的理论与应用技术。全书共11章,包括多传感器数据融合概述、数
用贝叶斯方法来进行数据融合的过程如图3.1所示。 图3.1 两类(MD/GPR)传感器的数据融合过程 因为两类传感器产生的信号相互独立,所以传感器联合报表概率为 其中, i 分别为MD和GPR。 利用贝叶斯法则来计算物体是第 j 类物品的后验概率为 其中, P (数据) = ∑[ P (数据| O j ) P ( O j )]为全概...
随着传感器数目的增多,将构成更为复杂的融合系统,考虑到地域分布、传感器精度等多种因素,构成了多层次的数据融合结构。图2.4给出了多层的集中式数据融合结构,经过层层集中融合后,最终给出一个融合输出,该融合输出将作为唯一的传感器检测值,进入跟踪滤波算法的计算中。 图2.4 多层集中式融合结构 2.2.2 多层分布式的...
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
多传感器数据智能融合理论与应用 《多传感器数据智能融合理论与应用》是2021年机械工业出版社出版的图书。
第4章 证据理论算法与数据融合 当对多传感器信息得出的判决不能100%确信时,可以采用贝叶斯方法之外的一种基于统计学的数据融合算法——证据理论来进行决策推理。证据理论算法,也称为Dempster-Shafer算法,简称D-S算法。该算法能融合多个传感器所获取的知识(也称为命题),最后找到各命题的交集(也叫命题的合取)及与之对...
本书知识点明确、结构紧凑、思路清晰,通过理论与实例结合的方式,深入浅出地介绍了多传感器数据智能融合的理论与应用技术。全书共11章,包括多传感器数据融合概述、数据融合结构与算法概论、贝叶斯推理方法、证据理论算法与数据融合、模糊理论及其在数据融合中的应用、人工神经网络与数据融合算法、遗传算法及其在数据融合中的...
2.1.1 集中式融合结构 集中式融合是将所有的传感器获得的测量信息,直接输送到中央处理单元进行统一处理。例如,在使用雷达和红外等多类检测设备(传感器)对运动目标进行跟踪的过程中,其跟踪算法多数用的是卡尔曼滤波,集中式融合就是将所有雷达、红外等传感器所获得的数据,不经过处理,直接传送给计算中心进行数据融合处理,...
本书知识点明确、结构紧凑、思路清晰,通过理论与实例结合的方式,深入浅出地介绍了多传感器数据智能融合的理论与应用技术。 全书共11章,包括多传感器数据融合概述、数据融合结构与算法概论、贝叶斯推理方法、证据理论算法与数据融合、模糊理论及其在数据融合中的应用、人工神经网络与数据融合算法、遗传算法及其在数据融合中的...
1.3 数据融合技术的应用领域 1.3.1 数据融合技术在机器人领域的应用 机器人是一门涉及技术领域非常广泛的学科,其中传感器和控制技术是其核心技术。机器人的感知系统是由多数量、多种类的传感器来完成的,因此,多传感器信息的融合技术在机器人领域,尤其是在智能机器人领域,有着广泛应用。智能机器人的特点是:能认识工作...