数据融合技术在分布式测控系统中的应用

来源 :2003中国控制与决策学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:w119634336
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对目前较为流行的分布式测控系统提出一种数据处理技术,即数据融合技术,并介绍了融合的概念;同时根据系统的特点分析了其融合模型及算法.该技术能够提高系统数据处理性能,具有很大的实用价值.
其他文献
阐述了月球机器人利用视觉系统和声纳传感系统的信息融合技术对环境的认识和探测,从而计算出障碍物的位置信息,并根据此信息机器人利用栅格方法进行运动导航.采用Pioneer DX2型自主机器人作为地面试验平台,通过实验表明该传感融合算法速度快、准确性高,适合在未知环境下的实时运动规划.
将多移动机器人编队运动控制和路径规划有机地结合,根据尽量保持队形和尽快到达目标区域的要求,对机器人避障时的路径进行优化,同时规划机器人组在队形恢复过程中的运动路径,使机器人编队不仅可以完成安全避障,且队形保持完好.仿真结果说明了所用方法的有效性.
针对基本预测函数控制在被控对象动态特性变化很大时,控制性能会变坏的问题,提出了基于改进的Elman网络的自适应预测函数控制.当预测误差大于规定值时修正网络预测模型的权值以适应动态特性变化的对象,既保持了基本预测函数控制计算量小的优点,又可应用于被控对象动态特性变化大的情况.仿真结果表明,该控制系统具有良好的控制品质.
设计了一种新的基于神经网络信息融合技术的容错组合导航系统.用神经网络滤波代替传统的卡尔曼滤波,利用模糊神经网络进行故障检测,然后用神经元进行全局融合.通过仿真验证了该方法的有效性.
介绍了基于VXI总线接口电路设计的一般规律,阐述了可编程器件FPGA在MAX+PLUSII环境下的VXIbus寄存器基接口的开发过程.
应用隐含反馈线性化理论和神经网络理论,构建水下机器人神经网络直接自适应控制系统,该控制系统无需载体的任何先验信息,不需预先离线训练而直接进行控制.仿真结果表明,该控制算法不仅可以保证系统的跟踪误差收敛于零点的小邻域内,同时保证了系统状态的有界性,适合于水下机器人控制.
阐述了智能决策支持技术、计算机网络技术、数据仓库技术和可视化技术在装备维修管理系统中的应用.基于智能决策的维修管理能够实现维修数据信息的共享和决策过程的可视化,为维修人员提供了信息支持和辅助决策,从而提高了装备维修管理的水平.
对改善在Internet上实现多媒体通信的几项重要技术,如数据压缩和网络带宽、网络延迟、TCP/IP拥塞控制以及多媒体通信的可靠性进行了剖析.介绍了研究成果和新的发展.
提出了基于供应链的水面舰艇装备技术保障管理模式,并设计了系统计划、调度、指挥与控制框架,以实现最短时间、最高质量、最低成本完成各项保障任务的管理目标,为大型复杂武器装备技术保障系统的有效管理提供了新思路.
提出一种基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪的算法.通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配.仿真结果表明,与顺序搜索方法相比,该算法的跟踪效果较好.