《基于支持向量机的多传感器数据融合算法》PDF+DOC
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
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《混沌神经网络多传感器信息融合系统设计》PDF+DOC2005年第09期 高美静,王魁荣,谈爱玲
《分布式多传感器数据融合中的双门限航迹相关算法》PDF+DOC1997年第06期 何友,彭应宁,陆大(纟金),高志永
《基于神经网络的多传感器数据融合》PDF+DOC2005年第04期 胡仲毅,陈进军,鲁绪文
《数据融合发展的综述》PDF+DOC2005年第04期 邓睿,胡志勇
《多传感器多目标跟踪算法性能分析》PDF+DOC2004年第03期 张晶炜,刘永,熊伟
《多传感器目标跟踪航迹关联技术及应用》PDF+DOC2003年第02期 朱靖,孟晓风
《一种基于异步数据融合的传感器管理方法》PDF+DOC2008年第07期 田康生,高岚
《一种树形结构的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2008年第04期 高刚
《雷达与红外传感器数据关联及融合算法研究》PDF+DOC2007年第03期 陈玉坤,司锡才,李志刚
《基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究》PDF+DOC2013年第11期 刘洲洲
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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