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深度解析MSIF多传感器信息融合技术【am娱乐官方】

发布日期:2021-01-21 18:23 浏览次数:

本文摘要:多传感器信息融合(MSIF)是利用计算机技术,根据特定指令自动分析和综合多传感器或多源的信息和数据,完成必要决策和估计的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理与人脑综合处理信息的过程一样,将多种传感器展开为多级、多空间信息排序和优化组合废弃,生成对观察环境的一致性说明。 在此过程中,充分利用多源数据,开展合理的治理和使用,而信息融合的最终目标是以各传感器获得的分离观测信息为基础,向信息多层次、多方面的人组提供更简单的信息。

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多传感器信息融合(MSIF)是利用计算机技术,根据特定指令自动分析和综合多传感器或多源的信息和数据,完成必要决策和估计的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理与人脑综合处理信息的过程一样,将多种传感器展开为多级、多空间信息排序和优化组合废弃,生成对观察环境的一致性说明。

在此过程中,充分利用多源数据,开展合理的治理和使用,而信息融合的最终目标是以各传感器获得的分离观测信息为基础,向信息多层次、多方面的人组提供更简单的信息。这不仅利用了多个传感器相互协作者的优势,还综合识别了其他信息源的数据,提高了整个传感器系统的智能。

(约翰肯尼迪、传感器、传感器、传感器、传感器、传感器、传感器、传感器、传感器)多传感器融合系统具有四个重要特征。1、信息验证:对于环境的特定特性,可以通过多个传感器(或单个传感器的多个时间)获取多个信息。

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该信息经过验证,稳定性不同,通过融合处理可以提取更准确、更可靠的信息。另外,通过信息的验证,提高系统的稳定性,因此需要防止单个传感器过热,对整个系统产生影响。2.信息的互补性:不同种类的传感器可以获得系统不同性质的信息。

这些信息具有不同的环境特征,相互补充。定义包含在所有特征中的坐标空间后,每个传感器获得的信息仅属于整个空间的一个子空间,而由其他传感器组成的空间彼此独立。3、信息处理的及时性:各传感器的处理过程相互独立,整个处理过程使用分段导电处理机制,可以减缓系统处理速度,获得更及时的处理结果。

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4、信息处理的低成本:多种传感器可以获得与单个传感器相同的信息,花费很少。相反,如果不将从单个传感器获得的信息用于构建其他功能,则单个传感器的成本和多个传感器的成本总和非常高。信息融合作为一个综合处理多传感器信息的过程,具有本质的复杂性。在信息融合处理过程中,根据整个数据处理方法,信息融合系统的体系结构有三个主要体系结构:集中、分散和混合。

1.集中:需要将从每个传感器获得的原始数据集中到中央处理器中,进行融合处理。可以构建动态融合。数据处理精度高,算法灵活性强,缺点是对处理器的拒绝低,可靠性低,数据量大,所以很难构建。

2、分散:各传感器对导入的原始数据进行部分处理,包含原始数据的预处理、分类和提取特性信息,通过各自的决策指导单独做出决定,并将结果发送到融合中心进行融合,做出最终决定。分布式对通信比特率市场需求低,计算速度慢,稳定性和连续性好,但跟踪精度不集中。3.混合式:大部分情况下,这两者以不同的人组展开,形成混合型结构。保持这两种类型系统的优势,但在通信和计算方面要付出成本更低的代价。

但是,这些系统具有无法比较这两种类型的系统的优点,这种结构在实际情况下经常使用。


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