作者:蔡世清,周杰 单位:中国航天科工集团第二研究院706所 出版:《计算机工程与设计》2016年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSJSJ2016050450 DOC编号:DOCSJSJ2016050459 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 提出一种基于支持向量机(SVM)的多传感器数据融合算法提高融合性能,分别用3种核函数作为特征空间的内积。结合扩展卡尔曼滤波器(EKF)和软计算原理,在雷达/红外多传感器跟踪系统中构建一个有效的信息融合框架。引入环境信息使传感器信任度预测适应环境的变化,降低多传感器系统不确定因素的影响;联合测量方差归一化变量(NVMSE)作为支持向量机的输入,训练得到高确定性和高精确度的传感器信任度预测。仿真结果表明,与传统的多传感器数据融合算法相比,该算法性能更佳。

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