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给出了一种无穷范数意义下的状态估计线性组合的最优融合准则. 在分布式雷达网数据处理模式中,通过利用各传感器输出的观测序列,对目标进行跟踪,将判定源于同一目标的状态估计值进行融合,得到更精确的目标状态和
在阐述信息融合技术原理的基础上，提出了用信息融合的方法对柴油机进行状态监测，并以状态评价的方式表示出来。主要利用神经网络进行特征层的融合。通过建立模型和试验数据的验证，证明该方法的有效性。
给出了一种在使残差方差矩阵的迹最小化意义下的状态估计线性组合的最优融合准则和加权矩阵的计算公式,并给出了利用实际数据计算的试验结果。结果表明,利用本方法使融合后的目标轨迹与目标真实运动轨迹非常接近,能
多传感器信息融合位置级融合算法中, 测量融合(Measurement fusion) 算法是最优的。本文证明了测量融合算法的估计方差由系统的“测量函数”决定。该函数值越大, 系统的融合估计方差就越小。
提出一种新的基于随机模糊神经网络的多传感器状态信息融合方法, 研究和比较了基于单值模糊神经网络和基于随机模糊神经网络的雷达与红外传感器状态信息融合。仿真结果表明, 当输入被噪声污染时, 基于随机模糊神
舱外移动机器人在空间站工作时,其手爪与工件及空间站的安全连接至关重要。分别用BP神经网络和径向基函数神经网络,对机器人手爪上的力传感器、接近觉传感器和位移传感器的信息进行了融合,得到一个关于机