基于多传感器数据融合的煤矿安全状态评估_

关于航迹关联 及 数据融合方面的论文

针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题,提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法。该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息,通过均方误差比较,计算出各个传感器的权重

针对煤矿安全资源与安全状态的强非线性特征,划分了煤矿系统安全资源和安全状态级别,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于支持向量回归机(SVR)的安全资源与安全状态的作用机理模型,并分别利用网格搜

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

对多传感器数据融合技术的应用进行了分类,展现了现有的多传感器数据融合技术在电厂状态监测和故障诊断中应用的方法。对基于D-S证据理论,基于模糊理论,基于神经网络,基于专家系统的诊断方法进行了逐一介绍,指

导读: 所谓多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信

随着机器人技术的不断发展,机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势,而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限,而且,还要受到自身

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

多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理

视觉导航概念，多源传感器融合方法介绍