多傳感器信息融合技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來多傳感器信息融合技術(shù)在軍事以及日常生活中得到了廣泛的應(yīng)用,多傳感器信息融合技術(shù)是通過綜合來自不同傳感器的量測(cè)信息,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)融合等等,做出正確的判斷與決策的過程。本論文主要研究數(shù)據(jù)決策以及數(shù)據(jù)融合過程中涉及的算法。
　　 首先,介紹了多傳感器信息融合的管理方法,并詳細(xì)介紹了多傳感器的功能模型、層次模型,以及數(shù)學(xué)模型。
　　 其次,本文主要研究了卡爾曼濾波算法,并針對(duì)卡爾曼濾波的特點(diǎn)提出

2、了基于信息熵的多傳感器卡爾曼濾波算法。實(shí)驗(yàn)仿真表明該方法能有效解決單傳感器信息的丟失以及高斯白噪聲下的濾波問題。
　　 再次,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)十分適合特征層的融合,本文研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢的特點(diǎn),提出了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
　　 最后,本文著重學(xué)習(xí)了DS證據(jù)理論,證據(jù)理論主要用于處理信息融合中的決策過程,并取得了很廣泛的應(yīng)用。但DS證據(jù)理論存在一些不足,本文針對(duì)DS證據(jù)理論