多传感器信息融合及其应用 杨万海

机载多传感器数据融合技术在空战中的应用

为克服以往单一传感器对煤矿井下气体环境和通风量等与煤矿安全密切相关元素诊断不精确和不完整的缺点,提出利用自适应加权数据融合算法和改进的D-S证据理论;同时借助多个传感器采集的源信息,对煤矿井下包括瓦斯

为了提高多传感器信息融合过程中数据处理的速度和准确度,采用一种粗糙集理论与支持向量机相结合的处理方式。使用粗糙集理论(RS)对参数集进行属性约简,消除冗余信息,减少训练数据数量。以支持向量机对约简后的

多尺度几何分析的多传感器图像融合研究；针对传统的小波变换的局限性，为了更好地检测、 表示和处理图像等高维空间数据，先后出现了Ridgelet变换、Curvelet变换、 Contourlet变换等多尺

Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping Abstract Simultaneous Localizatio

针对在导航系统姿态解算中,陀螺仪和电子罗盘在解算姿态时分别存在积分误差和磁场干扰的问题,提出了利用Kalman滤波和互补滤波相融合的算法进行定位。首先将电子罗盘和陀螺仪通过Kalman滤波得出最优估计

利用多传感器状态估计向量(或测量值) 的标称化差定义了相似度和相似度矩阵, 用空间信息形成一致性测 度, 用时间信息形成可靠性测度, 最终形成了多传感器的组合及加权, 并进行时空融合. 该融合既可在数

火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低。本系统针对这些问题,在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后,选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测,再利用D

基于激光的多传感器融合定位与建图 深蓝学院学习环境。 概述 本Repo为基于ROS melodic @ Ubuntu 18.04的学习环境。 为了节约安装配置的时间: 部分依赖项由于网络原因难以取得

采用区间值Vague集表达多传感器信息融合问题，提出了一种新的融合方法。定义区间值Vague集的距离和得分函数，利用关系矩阵确定各传感器的综合支持度，进而得到目标的综合得分函数，给出融合结果。实例分析