基于N EYMAN 2PEARSON准则的最优分布式量化检测融合算法
研究分布式N EYMAN 2PEARSON 量化检测融合系统的性能优化问题。融合系统由融合中心及多部传感器构成。各部传感器对同一目标或现象进行观测, 并将量化后的观测信息传送至融合中心。
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研究分布式N EYMAN 2PEARSON 量化检测融合系统的性能优化问题。融合系统由融合中心及多部传感器构成。各部传感器对同一目标或现象进行观测, 并将量化后的观测信息传送至融合中心。
·摘要: 针对多模图像融合问题提出了一种基于小波变换的新方法.将小波低频系数乘以加权因子1/R,减少低频部分所占整个图像的信息比例,并采取绝对值取大的融合规则选取小波低频系数;使用由方差和平均梯度构造的新的评价因子--小波邻域信...
基于鲁棒控制理论,在视觉信息与机械运动信息的有机融合方面采用了多信息分布检测控制的信息融合方法;在理论上证明了各传感器的决策值经过与或逻辑表决融合后,可以使系统的误警概率减小,检测概率增大,并通过实验
文章讨论了多频段多传感器探测系统中数据融合处理算法及其实现方法。研究结果表明:通过对雷达、电视、激光、红外探测器的测量数据进行融合处理,可大大提高目标运动参数预测数据的精度,为伺服系统提供更准确的控制
研究了D2S 证据推理多传感器信息融合方法在存在量测噪声的滑模控制中的应用, 它有助于削弱模函数的不确定性. 由于基本可信度函数不能解析获得, 用一个模糊系统对其予以等价,模糊规则后件参数由样本数据通