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【摘要】：多传感器数据融合是处理多源数据的技术，能够将从多传感器获得的数据进行合成，与单传感器相比，得到的数据更合理和可靠，在军事、民用领域都获得了广泛的应用。本文首先对多传感器数据融合进行概述，分析了数据融合技术的国内外研究现状，给出多传感器数据融合的基本模型 ...
多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势. 张明路 戈新良 唐智强 刘兴荣. 【摘要】： 多传感器信息融合可以避免单一传感器的局限性,获取更多的信息,提高目标识别能力.本文较为全面的介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、控制结构、融合层次的划分 ...
多传感器数据融合技术综述[J].云南大学学报：自然科学版,2008(S2):241-246. 被引量：11 2 于亮.船舶电力监控系统多传感器数据融合研究[J].机电设备,2012,29(6):52 3 张延龙,王俊勇.多传感器 4
多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等 ...
期刊领域：光学敏感器、生物传感器、化学传感器、流量传感器、声学敏感器件、干涉式传感器、MEMS压力传感器、微加速度计的MEMS陀螺仪、微机电系统（MEMS）、多传感器数据融合、基于纳米光子传感器、基于光纤传感器、传感器制造和封装技术、传感
在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为 ...
多传感器融合的无人机探测技术应用综述 陈唯实 黄毅峰 卢贤锋 摘要： 基于雷达、可见光、红外、声学、无线电侦测等多传感器融合的无人机目标探测与识别技术成为无人机探测预警系统的发展趋势,深度学习网络具有强大的表征学习能力,善于从多源异构数据中提取各种复杂特征。
一、 多传感器信息融合定义 多传感器信息融合利用众所周知的计算机技术。当多传感器信息融合技术应用于军事领域时，可以定义为处理检测，估计和互联的深入研究正在进行中。可以获得更准确的身份估计、威胁估计和条件，为军工行业提供更大的便利。
多传感器融合的无人机探测技术应用综述. 陈唯实;黄毅峰;卢贤锋. 基于雷达、可见光、红外、声学、无线电侦测等多传感器融合的无人机目标探测与识别技术成为无人机探测预警系统的发展趋势,深度学习网络具有强大的表征学习能力,善于从多源异构数据中提取 ...
1.2 多传感器融合的HAR框架基于Stacking多传感器融合的HAR系统框架如图2所示. 总体上将HAR过程分为人体活动数据采集、数据预处理和数据分类识别3个阶段. 其中,数据预处理包括数据去噪、数据归一化、数据分割、特征提取和特征选择. Stacking分类融合层
【摘要】：多传感器数据融合是处理多源数据的技术，能够将从多传感器获得的数据进行合成，与单传感器相比，得到的数据更合理和可靠，在军事、民用领域都获得了广泛的应用。本文首先对多传感器数据融合进行概述，分析了数据融合技术的国内外研究现状，给出多传感器数据融合的基本模型 ...
多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势. 张明路 戈新良 唐智强 刘兴荣. 【摘要】： 多传感器信息融合可以避免单一传感器的局限性,获取更多的信息,提高目标识别能力.本文较为全面的介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、控制结构、融合层次的划分 ...
多传感器数据融合技术综述[J].云南大学学报：自然科学版,2008(S2):241-246. 被引量：11 2 于亮.船舶电力监控系统多传感器数据融合研究[J].机电设备,2012,29(6):52 3 张延龙,王俊勇.多传感器 4
多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等 ...
期刊领域：光学敏感器、生物传感器、化学传感器、流量传感器、声学敏感器件、干涉式传感器、MEMS压力传感器、微加速度计的MEMS陀螺仪、微机电系统（MEMS）、多传感器数据融合、基于纳米光子传感器、基于光纤传感器、传感器制造和封装技术、传感
在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为 ...
多传感器融合的无人机探测技术应用综述 陈唯实 黄毅峰 卢贤锋 摘要： 基于雷达、可见光、红外、声学、无线电侦测等多传感器融合的无人机目标探测与识别技术成为无人机探测预警系统的发展趋势,深度学习网络具有强大的表征学习能力,善于从多源异构数据中提取各种复杂特征。
一、 多传感器信息融合定义 多传感器信息融合利用众所周知的计算机技术。当多传感器信息融合技术应用于军事领域时，可以定义为处理检测，估计和互联的深入研究正在进行中。可以获得更准确的身份估计、威胁估计和条件，为军工行业提供更大的便利。
多传感器融合的无人机探测技术应用综述. 陈唯实;黄毅峰;卢贤锋. 基于雷达、可见光、红外、声学、无线电侦测等多传感器融合的无人机目标探测与识别技术成为无人机探测预警系统的发展趋势,深度学习网络具有强大的表征学习能力,善于从多源异构数据中提取 ...
1.2 多传感器融合的HAR框架基于Stacking多传感器融合的HAR系统框架如图2所示. 总体上将HAR过程分为人体活动数据采集、数据预处理和数据分类识别3个阶段. 其中,数据预处理包括数据去噪、数据归一化、数据分割、特征提取和特征选择. Stacking分类融合层
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