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多传感器信息融合技术及其应用,PDF版

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简介:
本书《多传感器信息融合技术及其应用》PDF版本全面介绍了多传感器数据融合的基本原理、关键技术以及在不同领域的实际应用案例。适合从事相关研究和开发的技术人员参考学习。 《多传感器信息融合及其应用》是由杨万海教授编著的一本研究生系列教材,主要探讨了在信息技术领域如何有效地整合来自多个不同传感器的数据,以实现更准确、全面的信息理解和决策支持。这本书深入浅出地介绍了多传感器信息融合技术的基本原理、方法和实际应用,对于理解和掌握这一领域的知识具有极高的价值。 信息融合简单来说是将多个信息源的数据进行综合处理,提高系统的感知能力、决策质量和可靠性。在多传感器系统中,每个传感器都有其独特的特性,在探测范围、精度、稳定性等方面有所不同。通过信息融合可以克服单个传感器的局限性,增强整体系统性能。 本书的核心内容可能包括以下几个方面: 1. **信息融合层次**:信息融合可以在数据层、特征层和决策层等多个层次进行处理,每层都有特定的处理方式和优势。 2. **融合算法**:常见的有卡尔曼滤波、粒子滤波、模糊逻辑及神经网络等。这些算法适用于不同的应用场景和数据类型。 3. **传感器管理**:根据任务需求和环境条件有效地选择、调度和协同多个传感器工作,是信息融合中的关键问题。 4. **应用实例**:书中可能包括自动驾驶、无人机导航、目标识别以及军事侦察等领域具体案例的分析,展示信息融合的实际效用。 5. **误差模型与不确定性处理**:由于传感器自身的误差及环境因素的影响,在融合过程中必须考虑不确定性处理以确保结果可靠性。 6. **实时性和计算复杂性**:实际系统中需要在有限时间内完成信息融合,并保证计算复杂度合理。这要求设计高效的数据处理策略。 7. **安全性与隐私保护**:如何保障数据安全传输和用户隐私不被侵犯,是信息融合过程中不可忽视的问题。 通过对《多传感器信息融合及其应用》的学习,读者不仅可以了解到信息融合的基本概念和技术,还能掌握实际应用中的关键技术和策略,在科研或工程实践中解决相关问题大有裨益。书中可能包含详细的理论讲解与实例分析,适合对多传感器信息融合感兴趣的读者深入研究。

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客服
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    本书《多传感器信息融合技术及其应用》PDF版本全面介绍了多传感器数据融合的基本原理、关键技术以及在不同领域的实际应用案例。适合从事相关研究和开发的技术人员参考学习。 《多传感器信息融合及其应用》是由杨万海教授编著的一本研究生系列教材,主要探讨了在信息技术领域如何有效地整合来自多个不同传感器的数据,以实现更准确、全面的信息理解和决策支持。这本书深入浅出地介绍了多传感器信息融合技术的基本原理、方法和实际应用,对于理解和掌握这一领域的知识具有极高的价值。 信息融合简单来说是将多个信息源的数据进行综合处理,提高系统的感知能力、决策质量和可靠性。在多传感器系统中,每个传感器都有其独特的特性,在探测范围、精度、稳定性等方面有所不同。通过信息融合可以克服单个传感器的局限性,增强整体系统性能。 本书的核心内容可能包括以下几个方面: 1. **信息融合层次**:信息融合可以在数据层、特征层和决策层等多个层次进行处理,每层都有特定的处理方式和优势。 2. **融合算法**:常见的有卡尔曼滤波、粒子滤波、模糊逻辑及神经网络等。这些算法适用于不同的应用场景和数据类型。 3. **传感器管理**:根据任务需求和环境条件有效地选择、调度和协同多个传感器工作,是信息融合中的关键问题。 4. **应用实例**:书中可能包括自动驾驶、无人机导航、目标识别以及军事侦察等领域具体案例的分析,展示信息融合的实际效用。 5. **误差模型与不确定性处理**:由于传感器自身的误差及环境因素的影响,在融合过程中必须考虑不确定性处理以确保结果可靠性。 6. **实时性和计算复杂性**:实际系统中需要在有限时间内完成信息融合,并保证计算复杂度合理。这要求设计高效的数据处理策略。 7. **安全性与隐私保护**:如何保障数据安全传输和用户隐私不被侵犯,是信息融合过程中不可忽视的问题。 通过对《多传感器信息融合及其应用》的学习,读者不仅可以了解到信息融合的基本概念和技术,还能掌握实际应用中的关键技术和策略,在科研或工程实践中解决相关问题大有裨益。书中可能包含详细的理论讲解与实例分析,适合对多传感器信息融合感兴趣的读者深入研究。
  • 数据(第二).pdf
    优质
    本书《多传感器数据融合技术及其应用(第二版)》详细介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及最新进展,并结合实际案例探讨了其在多个领域的应用。 《多传感器数据融合理论及应用》由Lawrence A. Klein著,戴亚平、刘征、郁光辉译。
  • 数据
    优质
    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于探讨如何高效整合来自多个不同传感器的数据,以提升决策与系统性能的技术和方法。 这本书关于数据融合,对于学习雷达数据处理非常有帮助。
  • 数据
    优质
    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于介绍如何整合来自不同传感器的信息,提高系统感知能力与决策质量的技术和方法。 《多传感器信息融合》是一本不错的介绍该领域的书籍,由何友等人合著,全书共分15章。
  • 程序示例.rar_滤波_数据处理_滤波算法_源数据_滤波与方法
    优质
    本资源包含传感器信息融合程序及相关应用案例,涵盖信息滤波、多传感器数据处理和融合算法等内容。适合研究多源数据融合技术的读者参考学习。 多传感器信息与数据融合滤波算法及配套的MATLAB程序。
  • 详解:INS+DVL和IMU+GPS组挑战分析
    优质
    本文章深入探讨了惯性导航系统(INS)与多普勒声纳(DVL)以及IMU结合GPS的信息融合技术,详细解析其工作原理、优势及面临的技术挑战。 在现代科技领域,多传感器信息融合技术已经成为一个研究热点,在导航与定位系统中扮演着至关重要的角色。这一技术的核心在于通过整合来自不同传感器的数据提供比单一传感器更为可靠和精确的信息。 在这篇文章中,我们将探讨两种不同的传感器组合程序:惯性导航系统(INS)加多波束测深仪(DVL),以及惯性测量单元(IMU)加全球定位系统(GPS)。首先来看INS+DVL的结合方式。这种组合在水下导航领域尤为重要。其中,INS能够提供连续的导航信息,但在长时间使用后会累积误差;而DVL可以准确地测量水下的速度,并通过深度数据对INS进行周期性校正以提高精度。 然而,在实际操作中,环境因素如流速变化和复杂地形会对DVL造成干扰,从而影响其精确度。另一方面,IMU与GPS的组合为陆上和空中导航提供了另一种解决方案。IMU可以提供高频率运动信息,但误差会随时间累积;而GPS则能提供全球范围内的准确位置数据。通过定期校准IMU,能够有效减少这种积累误差。 但是,在实际应用中也会遇到一些问题:如建筑物遮挡、电磁干扰以及天气条件等都会影响到GPS信号的质量和稳定性,从而导致定位信息暂时丢失或不精确的情况发生。 除了技术挑战外,多传感器融合还面临着非技术性的问题。例如,在军事领域需要特别关注数据安全与抗干扰能力;而在民用市场,则需考虑成本效益分析及用户体验等因素来推广这项技术的应用范围。 总之,INS+DVL和IMU+GPS的组合程序是多传感器信息融合技术的具体实践案例。随着算法优化以及应用过程中的挑战被逐一解决,这一技术有望在未来为各个行业提供更精确、可靠的导航与定位服务。
  • D-S算法的MATLAB实现___matlab
    优质
    本文介绍了D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用,并详细阐述了其在MATLAB环境下的实现方法,为传感器数据处理提供了新的思路和技术支持。 多传感器融合算法能够处理多个传感器的数据,相比单一传感器数据更为有效。
  • 研究生书:数据
    优质
    本书针对研究生群体编写,全面介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及最新进展,并通过实例展示了其在各个领域的广泛应用。 研究生系列教材:多传感器数据融合及其应用(最新版)是一本专注于介绍多传感器数据融合技术及其在各类应用场景中的应用的书籍。该书详细探讨了如何将来自不同来源的数据整合在一起,以提高信息处理的效果与准确性,并为读者提供了深入的理解和实用的技术指导。
  • 光纤.pdf
    优质
    《光纤传感技术及其应用》一书深入浅出地介绍了光纤传感的基本原理、最新技术和广泛应用领域,涵盖工业监测、环境检测等多个方面。 光纤传感器及其应用技术PDF介绍了光纤传感器的工作原理和技术特点,并探讨了其在各个领域的应用情况。该文档涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面,为读者提供了全面的知识体系和实用的技术指导。
  • 【详解】概述
    优质
    本文章深入探讨了多传感器融合技术的基本概念、工作原理及其在自动驾驶、机器人导航等领域的应用前景,为读者提供了全面的技术解析。 随着机器人技术的不断进步,机器人的应用领域与功能得到了极大的拓展和提升。智能化已经成为机器人技术的发展趋势之一,而传感器技术则是实现这一目标的基础环节。由于单一类型的传感器获取的信息量有限,并且容易受到自身品质及性能的影响,因此智能机器人通常会配备多种不同种类的传感器以满足探测和数据收集的需求。如果对各个传感器采集到的数据进行单独处理,则不仅会导致信息处理的工作负担加重,还会切断各传感器之间信息联系,丧失了通过组合这些信息可能揭示出的重要环境特征,从而造成资源浪费甚至导致决策失误。为了解决这些问题,人们提出了多传感器融合技术(multi-sensor fusion)。