基于多地并行融合的多传感器目标识别信息融合方法
发布时间:2021-09-06 13:29
提出了一种多地并行融合的传感器网络目标识别信息融合方法,其中,每个传感器只需要与邻居传感器交换信息。基于D-S证据理论,设计了一种分布式信息融合算法。每个传感器运行该融合算法可在一定的网络拓扑下达到目标识别信息的一致融合结果。实例仿真结果验证了该融合算法的有效性。
【文章来源】:指挥控制与仿真. 2020,42(02)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
基于融合中心的多传感器目标识别信息融合结构
分布式目标识别信息融合结构可以克服基于融合中心的目标识别信息融合结构的缺点,并且具有拓扑结构简单、传感器之间的通信距离可缩短等优点。我们需要解决的问题是:如何设计一种在每个传感器运行的融合算法,使得在一定的传感器网络拓扑下,各传感器得到一致的目标身份信息。1.2 分布式融合算法模型
传感器网络的拓扑结构分别为链形、环形和有向树,如图3所示。本文利用Matlab软件对融合算法(1)(2)进行计算,得到传感器网络在三种拓扑情况下的分布式融合过程,分别如图4~6所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]改进证据融合次序的目标识别算法[J]. 张维华,郭伟震,周莉. 信息与控制. 2018(05)
[2]基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪[J]. 宗群,刘朋浩,董琦,田栢苓. 天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2017(11)
[3]多传感器数据融合的多准则决策模型[J]. 周杰,蔡世清,朱伟娜. 控制与决策. 2016(08)
[4]基于参数学习贝叶斯网络的对敌空中目标融合识别[J]. 狄方旭,王小平,李瑾,刘哲. 弹箭与制导学报. 2014(06)
[5]基于模糊综合函数的目标识别融合及B/S模式在智能监控中的应用[J]. 胡斌,高博. 中国民航飞行学院学报. 2013(01)
[6]信息融合理论的基本方法与进展(Ⅱ)[J]. 潘泉,王增福,梁彦,杨峰,刘准钆. 控制理论与应用. 2012(10)
[7]基于Dezert-Smarandache理论的的递递归目标识别融合方方法法[J]. 胡丽芳,关欣,何友. 控制理论与应用. 2012(01)
[8]水下无人航行器编队识别目标的一种融合方法[J]. 吴泽伟,吴晓锋. 兵工学报. 2011(02)
[9]基于K近邻决策分布图的决策层融合目标识别[J]. 贾宇平,付耀文,庄钊文. 系统工程与电子技术. 2005(11)
[10]采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标识别[J]. 王俊林,张剑云. 传感器技术. 2005(10)
本文编号:3387546
【文章来源】:指挥控制与仿真. 2020,42(02)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
基于融合中心的多传感器目标识别信息融合结构
分布式目标识别信息融合结构可以克服基于融合中心的目标识别信息融合结构的缺点,并且具有拓扑结构简单、传感器之间的通信距离可缩短等优点。我们需要解决的问题是:如何设计一种在每个传感器运行的融合算法,使得在一定的传感器网络拓扑下,各传感器得到一致的目标身份信息。1.2 分布式融合算法模型
传感器网络的拓扑结构分别为链形、环形和有向树,如图3所示。本文利用Matlab软件对融合算法(1)(2)进行计算,得到传感器网络在三种拓扑情况下的分布式融合过程,分别如图4~6所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]改进证据融合次序的目标识别算法[J]. 张维华,郭伟震,周莉. 信息与控制. 2018(05)
[2]基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪[J]. 宗群,刘朋浩,董琦,田栢苓. 天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2017(11)
[3]多传感器数据融合的多准则决策模型[J]. 周杰,蔡世清,朱伟娜. 控制与决策. 2016(08)
[4]基于参数学习贝叶斯网络的对敌空中目标融合识别[J]. 狄方旭,王小平,李瑾,刘哲. 弹箭与制导学报. 2014(06)
[5]基于模糊综合函数的目标识别融合及B/S模式在智能监控中的应用[J]. 胡斌,高博. 中国民航飞行学院学报. 2013(01)
[6]信息融合理论的基本方法与进展(Ⅱ)[J]. 潘泉,王增福,梁彦,杨峰,刘准钆. 控制理论与应用. 2012(10)
[7]基于Dezert-Smarandache理论的的递递归目标识别融合方方法法[J]. 胡丽芳,关欣,何友. 控制理论与应用. 2012(01)
[8]水下无人航行器编队识别目标的一种融合方法[J]. 吴泽伟,吴晓锋. 兵工学报. 2011(02)
[9]基于K近邻决策分布图的决策层融合目标识别[J]. 贾宇平,付耀文,庄钊文. 系统工程与电子技术. 2005(11)
[10]采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标识别[J]. 王俊林,张剑云. 传感器技术. 2005(10)
本文编号:3387546
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3387546.html