学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

多尺度信息融合算法研究

作　者: 马雪琴
导　师: 戚国庆
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 信息融合 压缩传感 多尺度分析 非线性系统 卡尔曼滤波
分类号: TP202
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 120次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


在目标跟踪领域,考虑到目标的观测信息具有多尺度特性,在单一尺度上进行信息融合难以表现信号的时频信息,而多尺度信息融合可以将目标的本质特征更好的表现出来,因此,研究多尺度信息融合算法具有重要的理论研究和实用价值。本文重点研究了基于小波变换的信息融合问题。具体研究内容如下：首先,简要介绍了多尺度信息融合所需要的基础知识,主要包括小波变换理论、多尺度系统理论和状态估计理论,为信息融合算法的研究奠定了理论基础。接着,分析了两种信息采集方法。针对奈奎斯特采样理论造成了大量无用数据的采集的问题,研究了基于压缩传感理论的目标数据采集以及重构算法,仿真结果表明该算法可以利用较少的数据精确重构出原始信号,减轻了系统因传输和存储大量数据带来的压力。另外,对测量数据进行了曲线拟合,解决了时间配准问题。然后,研究了基于harr小波的集中式融合估计算法,并且应实时性需求,对尺度间的投影算子的估计方法进行了改进,建立了集中式多尺度估计模型,解决了对来自不同传感器不同分辨率的数据进行有效实时融合的问题,实现了对系统状态的最优估计,并通过仿真结果验证了多尺度融合算法的有效性以及相对于单一尺度融合算法的优越性。最后,针对非线性动态多尺度系统的状态估计问题,主要研究了状态方程非线性、测量方程线性的多尺度系统,建立了非线性多尺度估计模型,研究了基于该模型的融合算法,并对算法进行了仿真,结果表明该算法可以很好的解决非线性动态系统的多尺度融合问题。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 课题研究背景及意义  7
  1.2 国内外研究概况  7-11
    1.2.1 信息融合的研究概况  7-9
    1.2.2 多尺度系统理论的研究概况  9-10
    1.2.3 压缩传感理论的研究概况  10-11
  1.3 本文的研究内容与章节安排  11-13
    1.3.1 研究内容  11-12
    1.3.2 本文章节安排  12-13
2 基础知识  13-27
  2.1 概述  13
  2.2 小波变换理论  13-20
    2.2.1 连续小波变换  13-15
    2.2.2 离散小波变换  15-16
    2.2.3 多尺度分析  16-18
    2.2.4 Mallat分解和重构算法  18-20
  2.3 多尺度系统理论  20-22
  2.4 状态估计理论  22-25
    2.4.1 卡尔曼滤波  22-24
    2.4.2 最小二乘估计  24-25
  2.5 本章小结  25-27
3 基于压缩传感技术的测量数据预处理  27-41
  3.1 概述  27
  3.2 理论背景  27-31
    3.2.1 信号的稀疏表示  28-29
    3.2.2 观测矩阵的设计  29-30
    3.2.3 信号重构算法  30
    3.2.4 正交匹配追踪算法  30-31
  3.3 坐标变换  31-33
  3.4 时间配准  33-36
    3.4.1 最小二乘虚拟法  33-34
    3.4.2 内插外推法  34-35
    3.4.3 曲线拟合法  35-36
  3.5 仿真试验  36-40
  3.6 本章小结  40-41
4 线性多尺度系统集中式信息融合算法研究  41-57
  4.1 概述  41
  4.2 离散动态多尺度系统描述  41
  4.3 动态多尺度系统的模型建立  41-48
  4.4 投影算子的估计算法  48-51
    4.4.1 基于最小二乘的估计算法  48-50
    4.4.2 改进的算法  50-51
  4.5 仿真试验  51-55
  4.6 本章小结  55-57
5 非线性系统的多尺度信息融合算法研究  57-67
  5.1 概述  57
  5.2 几种典型的非线性滤波算法  57-60
    5.2.1 扩展卡尔曼滤波(EKF)  57-58
    5.2.2 无迹卡尔曼滤波(UKF)  58-60
  5.3 非线性多尺度系统模型  60-62
    5.3.1 状态方程的建立  60-61
    5.3.2 观测方程的建立  61-62
  5.4 算法仿真与分析  62-65
    5.4.1 仿真实验  62-65
    5.4.2 结果分析  65
  5.5 本章小结  65-67
6 总结与展望  67-69
  6.1 课题研究结论  67
  6.2 展望  67-69
致谢  69-71
参考文献  71-74

相似论文

  1. 基于微型无人平台导航多传感器信息融合算法研究,V249.32
  2. SINS/GPS组合导航系统算法研究,V249.328
  3. 基于陀螺和星敏感器的卫星姿态确定研究,V448.2
  4. 机载导弹的传递对准研究,V249.322
  5. 偏振光/地磁/GPS/SINS组合导航算法研究,V249.328
  6. 带径向速度观测的跟踪算法研究,TN953
  7. 舌体特征的提取及融合分类方法研究,TP391.41
  8. 移动机器人视觉检测和跟踪研究,TP242.62
  9. 非线性变结构导引规律的研究,TJ765
  10. 多传感器信息融合及其在可穿戴计算机上的应用,TP202
  11. 基于多尺度分析的图像融合算法研究,TP391.41
  12. 基于视频的运动目标检测与跟踪方法应用研究,TP391.41
  13. 模糊预测函数控制改进算法的研究及应用,TP273
  14. 信息融合技术在嵌入式驾驶疲劳检测中的应用研究,TP368.12
  15. 两轮电动车自平衡控制算法的研究,TP273
  16. 基于稀疏表示残差融合的人脸表情识别,TP391.41
  17. 基于多信息融合的轮式农业机器人导航研究,TP242
  18. 蜂窝系统的定位算法研究,TN929.53
  19. 基于多激光雷达的行人目标跟踪,TP391.41
  20. 基于视频的动物运动跟踪分析系统及应用研究,TP391.41
  21. 基于蜜蜂视觉机理的光流辅助导航,TP391.41

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 一般性问题 > 设计、性能分析与综合
© 2012 www.xueweilunwen.com