基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术
基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术
Keywords
Multi-Sensor Information Fusion, Projection Pursuit, Simulated Annealing, K-MEANS
基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术
张友好，郑艳芳* 江苏科技大学张家港校区电气与信息工程学院，江苏 苏州
收稿日期：2020年3月9日；录用日期：2020年3月24日；发布日期：2020年3月31日
友好，郑艳芳
算法。设计创新点在于对投影权值调整过程中加入概率窗口约束及聚类约束，使系统的计算复杂度减少 41.6%，得出的结果符合峰值回归判断。本设计对于解决系统的多传感器信息融合有了新的改进，对于 实时性和适用范围均有了一定的提升。
关键词
多传感器信息融合，投影寻踪，模拟退火法，K-MEANS
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
摘要
本文吸取加权平均法、概率统计法等算法的优点，设计了基于投影寻踪模拟退火法的多传感器信息融合
*通讯作者。
文章引用: 张友好, 郑艳芳. 基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术[J]. 传感器技术与应用, 2020, 8(2): 11-22. DOI: 10.12677/jsta.2020.82002
特征融合综述-概述说明以及解释
特征融合综述-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在特征融合的研究领域中，特征融合是指将来自不同数据源、不同特征空间或不同特征提取算法得到的特征信息进行整合、融合，以提高模式分类、识别、检测等任务的性能。
特征融合在计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域都有着广泛的应用。
随着深度学习技术的兴起，特征融合也得到了更多的关注和研究。
本篇文章将系统地综述特征融合的定义、背景、发展历程、方法与技术、优势与挑战以及未来发展趋势。
通过对已有研究成果的总结和分析，将全面展示特征融合在各个领域的应用情况和未来发展方向，为相关研究人员提供有益的参考和启示。
1.2文章结构文章结构本文主要包括三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，将对特征融合进行概述，介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将详细介绍特征融合的定义和背景，包括特征融合的概念和意义、在不同领域的应用以及发展历程。
接着将介绍特征融合的方法与技术，包括传统特征融合方法、深度学习在特征融合中的应用以及其他新兴特征融合技术。
最后，将探讨特征融合的优势与挑战，包括其优势、挑战以及未来发展趋势。
在结论部分，将对文章进行总结和展望，强调特征融合的重要性，并提出结论和展望未来发展方向。
文章的目的是对特征融合这一技术进行深入探讨和综述，系统地总结特征融合的定义、背景、方法与技术、优势与挑战以及未来发展趋势。
通过对特征融合在不同领域的应用进行分析和总结，探讨其在实际问题中的作用和意义。
同时，文章旨在展示特征融合的重要性，帮助读者更好地理解和应用这一技术，促进相关领域的发展和创新。
最终目的是为读者提供一个全面、清晰的了解特征融合的综合资料，激发读者对特征融合的兴趣，推动其在实际应用中的广泛应用。
请编写文章1.3 目的部分的内容2.正文2.1 特征融合的定义和背景特征融合是指将来自多个信息源的特征结合在一起，以提高数据处理和分析的效果。
在数据科学和机器学习领域，特征融合被广泛应用于分类、回归、聚类等任务中。
投影寻踪技术及其应用进展
投影寻踪技术及其应用进展投影寻踪技术是一种广泛应用于不同领域的分析方法，它旨在通过将高维数据投影到低维空间中，寻找数据中的结构或规律。
本文将介绍投影寻踪技术的基本概念、原理和发展历程，并探讨其在不同领域的应用进展。
本文将介绍投影寻踪技术及其在多个领域中的应用进展，重点探讨该技术的原理、算法和应用场景。
投影寻踪技术最初是为了解决高维数据的可视化问题而提出的。
由于高维数据的复杂性，人们很难通过直观的方式理解其内部的结构和规律。
因此，通过将高维数据投影到低维空间中，可以帮助人们更好地理解数据。
投影寻踪技术的原理主要是通过寻找最佳投影方向，使投影后的数据结构尽可能地保留原有数据中的信息。
随着技术的发展，投影寻踪技术已经发展成为一种广泛应用于多个领域的分析方法。
它的应用范围涵盖了医学、军事、工业等多个领域。
医学领域：在医学领域，投影寻踪技术被广泛应用于基因表达数据分析、医学图像处理等方面。
例如，通过将高维基因表达数据投影到低维空间中，可以帮助生物学家更好地理解基因之间的关系和功能。
军事领域：在军事领域，投影寻踪技术被应用于目标跟踪、雷达信号处理等方面。
例如，通过将雷达信号投影到低维空间中，可以更好地分析和识别目标。
工业领域：在工业领域，投影寻踪技术被应用于故障诊断、质量控制等方面。
例如，通过将机器运行数据投影到低维空间中，可以帮助工程师更好地分析机器的运行状态和潜在故障。
本文通过实验对比了不同算法在投影寻踪技术中的表现。
实验结果表明，基于随机森林的投影寻踪算法在处理高维数据时具有较好的效果。
通过将实验结果与传统的线性降维方法进行比较，发现基于随机森林的投影寻踪算法可以更好地保留高维数据的结构和规律。
实验一：在基因表达数据分析中，我们采用了基于随机森林的投影寻踪算法对一组基因表达数据进行降维处理。
通过将降维后的数据与原始数据进行对比，发现降维后的数据仍然能够很好地反映原始数据中的基因表达模式和规律。
实验二：在雷达信号处理中，我们采用基于随机森林的投影寻踪算法对一组雷达信号进行降维处理。
多传感器信息融合技术研究
多传感器信息融合技术研究多传感器信息融合技术（Multi-sensor Information Fusion Technology）是一种通过整合多种传感器信息来获得更好结果的技术。
多传感器信息融合技术能够有效地解决单一传感器无法完成的任务，例如环境感知、目标检测和定位等。
本文将讨论多传感器信息融合技术的概念、应用、挑战和未来发展方向。
一、多传感器信息融合技术的概念多传感器信息融合技术是指通过整合多种类型的传感器信息，以及运用人工智能和机器学习算法等技术，将信息转换为更精确的数据和知识。
多传感器信息融合技术能够将多种数据源（如可见光、红外、声音、气体、温度等）的信息相结合，以获取丰富的信息和更完整的数据。
通过多传感器信息融合技术，可以提高传感器的工作效率和准确性。
二、多传感器信息融合技术的应用1.智能交通：多传感器信息融合技术已经在智能交通领域得到了广泛应用。
通过整合多种类型的传感器（如雷达、视频、红外、微波、光学等），交通系统可以实时监测交通流量、车辆速度和事故等情况，并实现智能化的交通管制。
2.工业生产：在工业生产中，多传感器信息融合技术可以帮助企业检测设备故障、监测生产过程和优化生产效率。
通过整合不同类型传感器的信息，可以更精确地实现设备状态监测和故障诊断。
3.智能家居：多传感器信息融合技术可以帮助智能家居系统实现个性化的家居控制。
例如，通过整合温度、湿度、光线等传感器的信息，系统可以自动地调整室内温度和照明等环境，提供更舒适和安全的家庭环境。
三、多传感器信息融合技术的挑战多传感器信息融合技术的应用还面临一些挑战。
首先，不同类型传感器所采集的信息不一定匹配，因此需要对传感器信息进行标准化处理。
其次，传感器之间可能存在互相影响的情况，例如传感器之间的干扰或协作。
最后，多传感器信息融合技术需要用复杂的算法实现数据的整合和分析，算法的复杂度和计算量也需要考虑。
四、多传感器信息融合技术的未来发展方向未来多传感器信息融合技术的发展趋势将更加注重智能化和自主化。
基于卡尔曼滤波的多传感器测量数据融合_李海艳
曲面上参数值为 （ｕｚ，ｖｚ ）的测量点ｚ∈Ｑ，可知
ｚ ＝ Ａ（ｕｚ，ｖｚ）Ｐ＋ε
（３）
式中：ｚ 为测量点坐标；Ａ（ｕｚ，ｖｚ）为 Ｂ－样条曲面的 样
条基函 数；ε 为 测 量 噪 声．从 卡 尔 曼 滤 波 角 度，Ｂ－样
条曲面表示建立了系统内部状态变量和外部观测值
之 间 的 一 个 线 性 系 统 ．其 中 ，Ｂ－样 条 曲 面 控 制 点 集Ｐ
不确定性，基于最小 二 乘 的 方 法 可 能 导 致 逼 近 曲 面
受到比较大的影响．因 此 在 多 传 感 器 测 量 数 据 融 合 过程中需考虑不同传感器测量的不确定性以融合得
到更稳定的曲面估 计．卡 尔 曼 滤 波 在 考 虑 曲 面 的 不
确定性基础上实现曲面的最优估计．
１．２ 卡尔曼滤波 Ｂ－样条曲面估计
Ａ （ｕｚ，ｖｚ）Ｔ ＋Λｚ）－１
（８）
将 式 （８）代 入 式 （７），式 （７）可 写 成 如 下 形 式 ：
Λ－１ Ｐｌ
＝ Λ－１ Ｐｌ－１
＋Ａ （ｕｚ，ｖｚ）Ｔ
（Λｚ）－１ Ａ（ｕｚ，ｖｚ）（９）
用式（６）和 式（９）逐 步 地 拟 合 所 有 的 测 量 点，可
得控制点集Ｐ 及其不确定 性 矩 阵ΛＰ．此 种 逐 点 融 合
用最小二乘法ls和卡尔曼滤波kf拟合的曲面由图3可知采样一个如图3所示的包含一个异常点的点云用ls方法进行融合曲面严重凸起如图3所示而用本文的kf方法则可以得到光顺的曲面形状如图3基于卡尔曼滤波的测量数据融合实例为验证上述测量数据基于卡尔曼滤波曲面融合理论选择一个航空发动机涡轮叶片作为验证多传感器点激光线激光面激光和接触式传感器测量数据融合的目标测量体并同传统的最小二乘和加权最小二乘测量数据融合比较以确定基于卡尔曼滤波在一定条件下与加权最小二乘测量数据融合方法的等价本征特征以及此种融合方式的高效融合特性
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》范文
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》篇一一、引言随着科技的进步，多传感器数据融合技术已成为现代信息处理领域的重要研究方向。
在各种复杂环境中，通过多传感器数据融合技术，可以有效地提高信息的准确性和可靠性。
本文将针对基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的多传感器数据融合算法进行研究，并探讨其在实际应用中的效果。
二、DS证据理论概述DS证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性信息的数学工具，它通过组合多个证据或信念来得到一个综合的决策。
该理论在处理多传感器数据融合时，能够有效地融合来自不同传感器的信息，从而提高决策的准确性和可靠性。
三、多传感器数据融合算法研究基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对来自不同传感器的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、特征提取等操作，以得到更纯净的数据。
2. 证据建模：将预处理后的数据转化为DS证据理论中的基本概率分配（BPA），即每个命题的支持程度。
3. 证据组合：利用DS组合规则，将来自不同传感器的BPA 进行组合，得到综合的BPA。
4. 决策输出：根据综合的BPA，得出最终的决策结果。
四、算法应用及效果分析1. 目标跟踪：在复杂环境中，通过多传感器数据融合，可以更准确地实现目标跟踪。
例如，在无人驾驶车辆中，通过雷达、摄像头等传感器获取目标的位置、速度等信息，利用DS证据理论进行数据融合，可以更准确地判断目标的轨迹和状态。
2. 智能监控：在智能监控系统中，通过多传感器数据融合，可以提高监控的准确性和实时性。
例如，在安防监控中，通过视频监控、红外传感器等获取现场信息，利用DS证据理论进行数据融合，可以更准确地判断现场情况，及时发现异常。
3. 医疗诊断：在医疗领域，多传感器数据融合技术可以帮助医生更准确地诊断病情。
例如，在医学影像诊断中，通过CT、MRI等不同模态的影像数据，利用DS证据理论进行数据融合，可以更全面地了解病情，提高诊断的准确性。
一种多目标变邻域模拟退火算法及成像星座任务规划方法
一种多目标变邻域模拟退火算法及成像星座任务规划方法丁祎男;刘羽白;王淑一;雷拥军
【期刊名称】《宇航学报》
【年(卷),期】2022(43)12
【摘要】为提高成像星座观测任务的完成度和成像质量,提出一种多目标变邻域模拟退火算法(MOVNSA)。
首先,分析了敏捷成像卫星观测任务约束和星上资源约束,构造了评价任务完成度和成像质量的目标函数,建立成像任务约束满足模型。
然后通过设计多目标模拟退火算法中解的编码解码规则、变邻域搜索方法以及选拔淘汰机制,实现了观测任务成像时刻的滑动优化,兼顾提升了观测任务的完成度和成像质量。
最后通过工程实例对多种算法进行测试和分析,结果表明该方法收敛速度快,优化效果好,可以在满足用户需求的前提下最大化任务的完成度。
【总页数】10页(P1686-1695)
【作者】丁祎男;刘羽白;王淑一;雷拥军
【作者单位】北京控制工程研究所;空间智能控制技术重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】V448.2
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多传感器信息融合技术的研发和应用方案(二)
多传感器信息融合技术的研发和应用方案一、实施背景随着科技的快速发展，传感器技术已经广泛应用于各个领域，如环境监测、智能家居、自动驾驶等。
然而，单一传感器往往存在数据准确性和可靠性的问题，无法满足复杂场景下的需求。
为了解决这一问题，多传感器信息融合技术应运而生。
二、工作原理多传感器信息融合技术是通过集成多个传感器，利用算法和模型对数据进行处理、分析和融合，从而提供更准确、更全面的信息。
这种技术可以整合不同来源、不同特性的传感器数据，提高决策的精度和效率。
具体来说，多传感器信息融合技术包括以下几个步骤：1.数据采集：通过多个传感器采集数据。
2.数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪等预处理操作。
3.数据融合：利用特定的算法和模型对数据进行融合，生成更准确的信息。
4.决策输出：将融合后的数据应用于决策输出，提高决策的精度和效率。
三、实施计划步骤1.确定研究目标：明确融合技术的具体应用场景和需求。
2.选择合适的传感器：根据目标，选择合适的温度、湿度、声音等传感器。
3.搭建实验平台：搭建一个能够集成多个传感器的实验平台。
4.数据采集与处理：通过实验平台采集数据，并利用算法对数据进行预处理。
5.数据融合：利用特定的算法和模型对数据进行融合，生成更准确的信息。
6.验证与优化：对融合后的数据进行验证，并根据验证结果优化融合算法和模型。
7.应用推广：将多传感器信息融合技术应用于实际场景，解决实际问题。
四、适用范围多传感器信息融合技术适用于需要综合多个传感器数据的场景，如环境监测、智能家居、自动驾驶等。
五、创新要点1.算法创新：开发高效、稳定的融合算法，提高数据处理的效率和准确性。
2.模型创新：构建适用于多传感器信息融合的模型，提高决策的精度和效率。
3.应用创新：将多传感器信息融合技术应用于各种实际场景，解决实际问题。
4.技术创新：不断引入新的技术和方法，提高多传感器信息融合技术的性能和效率。
六、预期效果通过多传感器信息融合技术的研发和应用，可以预期实现以下效果：1.提高数据准确性：通过融合多个传感器的数据，可以减少单一传感器数据的不准确性和误差。
(完整版)多传感器分布式航迹融合综述
多传感器航迹融合综述在20年代70年代初，R. A. Singer等人首次提出航迹融合问题，其推导了表征两航迹关联概率的“相关方程”，其实就是计算两条航迹间的玛氏距离：将关联概率小于门限值的航迹视为待融合的航迹，这即是一个假设检验问题；但其后续的航迹融合有一个隐含假设：来自同一目标、不同传感器的两个局部估计误差是相互独立的[1][2]。
[1] R. A. Singer and A. J. Kanyuck, “Computer control of multiple site track correlation”, Automatica, vol. 7, pp. 455-463, July 1971.[2] R. A. Singer and A. J. Kanyuck, “Correlation of Multiple-Site Track Data”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System, vol. 6, No. 2, pp. 180-187, March 1970.而实际情况中，尽管不考虑目标机动性或量测噪声，过程噪声是相同的，因此局部估计误差往往是高度相关的，因此相关性不容忽视。
1979年，J．Speyer在多传感器分布式估计问题中将估计间的相关性考虑其中，但其不适用于假设检验问题[3]。
此外，Willsky等人也在其研究中考虑了相关性等问题[4]。
[3] J. L. Speyer, “Computation and Transmission Requirements for a Decentralized Linear- Quadratic-Gaussian Control Problem”, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 24 no. 2 pp. 266-269, 1979.[4] A. Willsky, M. Bello, D. Castanon, B. Levy, G. Verghese, “Combining and Updating of Local Estimates and Regional Maps Along Sets of One-Dimensional Tracks”, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 27, no. 4, pp. 799-813, 1982.1981年,Y. Bar-shalom等人推导了两局部估计误差互相关的简单递推公式，将互相关性融入假设统计量公式中。
2011年国家自然基金获得者名录——国防科学技术大学
F020808 F020809 F020705 F020601 F010202 F010907 F020208 F010304 A040403 E020401 A040204 E050402 E050401 F030301 F010408 F020302 F020701 F040407 A011701 F020503 F050804 E051002 F020502 F010304 F020301 A040204 E051202 F010602 F050304 F010408
ห้องสมุดไป่ตู้
金额 64 70 24 56 20 25 25 23 20 20 22 22 28 17 58 25 20 23 56 24 22 26 56 28 23 25 23 24 48
61170287 11172326 61170048 61170286 61120106005 11102229 71102004 51105369 11172322 61171019 61171016 61170049 11172329 51175500 61171017 51105365 61175015 61170083 71101150 31171266 61174002 61174206 11172327 11104350 11172324 11173068 11174369 61170045 51173202 61108089
F020805 A020403 F020203 F020805 F0203 A020207 G0214 E050601 A020205 F010502 F010602 F020305 A020602 E050201 F010505 E050202 F030403 F0203 G0104 C060702 F030301 F030301 A020413 A040302 A020401 A030802 A040406 F0203 E030301 F0513
测绘科学技术：遥感原理与应用题库
测绘科学技术：遥感原理与应用题库2、名词解释多中心投影本题答案：用以表示具有多个投影中心的遥感图像的几何特性的一种投影方式3、名词解释图像平滑本题答案：消除各种干扰声，使图像高频成分消退，平滑掉图像的细节，使其反差降低，保存低频成分4、填空题遥感技术按照遥感平台不同可分为（）、（）、（）；根据遥感工作波长分类可分为（）、可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感等；根据辐射源分类可分为（）和主动遥感。
本题答案：航天遥感；航空遥感；地面遥感；紫外遥感；被动遥感5、名词解释与太阳同步轨道本题答案：卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角不变，不随地球绕太阳公转而改变1、判断题（江南博哥）石榴石大多数为均质体，极沙数具异常消光的为非均质体。
本题答案：错6、填空题遥感影像的数据融合方法可分为三类：即（）、（）和（）。
本题答案：基于像元（pixel）级的融合；基于特征（feature）级的融合；基于决策（decision）级的融合7、填空题彩色三要素分别指（）、（）、（）。
本题答案：色调（H）；饱和度（S）；强度（I）8、名词解释数字影像本题答案：以数字形式记录的影像9、问答题简要阐述遥感影像几何变形的主要影响因素。
本题答案：一、传感器成像方式引起的图像变形二、传感器外方位元素变化的影响三、地形起伏引起的像点位移四、地球曲率引起的图像变形五、大气折射引起的图像变形六、地球自转的影响七、运行速度变化引起的变形八、卫星运行所引起的扫描行倾斜九、其它变形误差10、填空题（）是指同时任何物体只要其温度高于绝对零度，都会不断向外界发射电磁波。
地物的电磁波发射能力主要与它的（）有关. 本题答案：热辐射；温度11、名词解释 SA技术本题答案：其主要内容是：（1）在广播星历中有意地加入误差，使定位中的已知点（卫星）的位置精度大为降低；（2）有意地在卫星钟的钟频信号中加入误差，使钟的频率产生快慢变化，导致测距精度大为降低。
多传感器信息融合技术概论
多传感器信息融合技术概述摘要：传感器信息融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。
信息融合技术已经广泛应用于信息电子学、计算机科学、自动化等领域，下面从五个方面做概述。
关键词：多传感器；信息融合1 多传感器信息融合基本原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。
人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对他周围的环境和正在发生的事件作出估计。
多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。
信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。
它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。
2 多传感器信息融合的几种方法2.1 卡尔曼滤波（KF）该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。
如果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模型来表示，则KF 为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，它的递推特性使系统数据处理不需大量的存储和计算。
KF分为分散卡尔曼滤波（DKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）。
DKF可实现多传感器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。
而EKF 的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对融合过程产生的影响。
2.2 人工神经网络法这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应的机器和模型并完成一定的智能任务。
神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性，确定分类标准。
重大项目需求征集汇总表
项目总经费X万元，申请经费X万元，自筹X万元。
单位简介（包括成立时间、企业规模、研发基础、研发团队、上年度研发投入、上年度营业收入、拥有科研成果等，不超过500字）请留联系人及联系方式。
……
填表说明：1.项目需求请按附件2明确的技术方向（领域）填报。
2.协同创新项目不限技术方向，按电子信息等5大产业领域填报。
1.3.表中“研究内容”和“考核指标”请认真提炼，注重质量，严格控制字数。
重大项目需求征集汇总表
推荐单位(盖章)：联系人：电话：
序号
重点领域/技术方向
项目名称
研究内容
绩效Hale Waihona Puke 标经费需求需求单位简介
1
例：大数据/数据汇聚与融合
多维信息融合和特征提取研究
研究基于多源、多传感器的多维信息智能识别与融合技术，突破传感器信息纠错、模式识别、局部决策融合和特征选择、特征提取等关键技术，实现装备的同质传感器原始数据层的融合、多维传感器的特征向量融合、人机交互的智能决策支持和装备的特征提取的目标。（限200字以内）
多传感器图像融合方法研究
多传感器图像融合方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，多传感器图像融合技术在众多领域，如军事侦察、无人驾驶、医疗诊断、环境监控等，均显示出巨大的应用潜力和价值。
该技术能够综合利用多种传感器获取的图像信息，通过一定的算法和处理手段，将各自独立的图像数据融合成一幅包含更多信息、更易于理解和分析的图像，从而显著提高图像的识别精度和解释能力。
本文旨在深入探讨多传感器图像融合方法的研究现状和发展趋势，分析不同融合策略的优势和局限性，并提出一种新型的多传感器图像融合算法。
通过对多源图像数据的预处理、特征提取、融合规则设计以及融合结果评价等关键步骤的研究，旨在提高图像融合的质量和效率，为相关领域的实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先对多传感器图像融合的基本概念、原理和应用背景进行简要介绍，为后续研究奠定基础。
然后，详细阐述现有的图像融合方法，包括基于像素的融合、基于特征的融合以及基于深度学习的融合等，并分析它们的优缺点和适用场景。
接着，本文提出了一种基于多尺度变换和稀疏表示的新型图像融合算法，该算法能够充分利用不同传感器图像的空间和频域信息，实现图像的高效融合。
通过实验验证和对比分析，证明了所提算法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅有助于推动多传感器图像融合技术的发展，还为相关领域提供了更为精准、高效的图像处理和分析工具，具有重要的理论价值和实践意义。
二、多传感器图像融合的基本原理多传感器图像融合是一种信息融合技术，它通过对来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像信息进行整合，生成一幅包含更丰富、更准确信息的图像。
其基本原理主要基于信息冗余性、互补性和协同性。
信息冗余性指的是多个传感器在观测同一目标时，虽然各自获取的图像信息可能存在一定的差异，但这些信息中往往包含大量的冗余部分，即不同图像中都有关于同一目标的共同信息。
通过融合这些冗余信息，可以提高图像的可靠性和鲁棒性，减少因单一传感器故障或噪声干扰导致的错误。
基于模拟退火算法的投影寻踪模型在土地生态安全评价中的应用研究
基于模拟退火算法的投影寻踪模型在土地生态安全评价中的应用研究李红霞;李霖;赵忠君【摘要】针对土地生态安全评价所涉及的评价指标众多,数据量较大,评价体系具有明显的高维、非线性的特点,本文采用投影寻踪法构建土地生态安全评价模型,并应用模拟退火算法优化投影方向,将高维数据投影到低维空间上,根据优化出的一维投影值计算评价区域的土地生态安全度及主要影响要素.该模型在实际应用中取得了较为满意的效果,评价结果客观科学,过程清晰,可操作性强,为土地生态安全评价提供了一种新的方法和思路.【期刊名称】《国土与自然资源研究》【年(卷),期】2011(000)001【总页数】3页(P62-64)【关键词】土地生态安全;投影寻踪模型;模拟退火算法;益阳市【作者】李红霞;李霖;赵忠君【作者单位】武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079;武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079;武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】F301.24Abstract:Ecological security assessment of land involve large amount of indexes and data,the evaluation system has obvious higher dimensional,non-linear characteristics.The article uses a projection pursuit method (PP)developed an assessment model of land ecological security.The High-dimensional data was projected into low dimensional space,In the proposed model,optimization by simulated annealing algorithm to solve optimization projection direction into local optimization process,premature or early convergence and not the true optimal solution for the problem,according to the optimization of one-dimensional projection value to calculate the land ecological security and find the main influence factors of the regional.The result of the practical application of the model is satisfaction,the result of the assessment is objective and science,the process is clear and it's strong to do in practice.The model for the land ecological security evaluation provides a new approach and ideas. Key words:land ecological security;projection pursuit model;simulated annealing algorithm;Yiyang土地生态安全评价是土地生态安全研究的基础和核心内容，其目的是对土地生态环境系统服务功能的状态及其变化态势对人类社会经济农业生产可持续发展的安全性程度的定量评价[1]。
机器人多传感器信息熔合技术
机器人多传感器信息熔合技术
刘雷键;杨静宇
【期刊名称】《机器人情报》
【年(卷),期】1991(000)002
【总页数】9页(P8-16)
【作者】刘雷键;杨静宇
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.农业机器人多传感器信息融合技术的研究进展 [J], 关宇;杨晓京;姜涛
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张友好，郑艳芳
算法。设计创新点在于对投影权值调整过程中加入概率窗口约束及聚类约束，使系统的计算复杂度减少 41.6%，得出的结果符合峰值回归判断。本设计对于解决系统的多传感器信息融合有了新的改进，对于 实时性和适用范围均有了一定的提升。
关键词
多传感器信息融合，投影寻踪，模拟退火法，K-MEANS
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
最优投影方向。设 m 维单位向量，即各指标的投影方向向量，第 i 个样本在一维线性空间的投影特征值 z j 的表达式为：
m
∑ z j = a j xij
j =1
a j > 0∑ ຫໍສະໝຸດ mai2j=1
j =1
为构造 m 维单位投影向量 a,设计了随机函数 Rand_Value，用以产生满足上述规则的 aij 。另一方面， 也是为了适应黑盒型系统。使得融合算法有更好的适应性，同时解决了固定权值的不灵活性。增强了系 统的弹性度和自适应度。
实际在进行多传感器信息融合的过程中，出现了许多的问题和难点。具体如下： (1) 数据固有缺陷：不和谐数据奇点、偶然误码。 (2) 量纲和维度：量纲、维数不统一。 (3) 数据关联：正负性指标需分别处理、数据类型多。 针对现有主流多传感器信息融合技术在适用范围、系统适应度、先验知识依赖强等缺陷[1]，本文设 计了一种基于投影寻踪和模拟退火法的多传感器信息融合算法来改善解决这些问题。第 2 部分对该算法 进行详细的描述，并对算法进行逐块的介绍和分析讨论。第 3 部分给出了该算法测试结果，并将该结果 与实际数据对比，与在未融合信息的传感器数据进行对比。第 4 部分对本研究工作进行了总结与讨论。
DOI: 10.12677/jsta.2020.82002
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传感器技术与应用
张友好，郑艳芳
响应快速，但需先验知识，对于黑盒类型系统不适用。(3) D-S 证据理论[6]：无需先验知识，而是使用基 本的概论分配函数代入合成公式中，进行信息融合，是处理不确定问题的通用框架。但是随着信息规模、 类型的不断扩大，计算时间成几何倍数的增长，实时性差，不利于实时性的决策。
max Q (a ) = SaDa
其中 Sa 为投影值 Zi 的标准差， Da 为投影值 Zi 的局部密度。这里选出密度窗口半径为 0.1 倍的 Sa 。对 Zi 内的元素进行半径穷举窗口比较，半径小于窗口值 0.1Sa 则通过，送入评估值累加器，否则不进行累加。 最终得到的值即是对一个投影向量优良评估的值[9]。采用的思想为聚类 K-MEANS [10]，鉴于实际的系 统状态总是在局部稳定和全区分散的实际情况，投影方向的评估规则也是根据是否符合高斯概率分布和 聚类离散特征进行设计的。评估投向方向优良性的具体流程如图 4 所示。
DOI: 10.12677/jsta.2020.82002
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传感器技术与应用
张友好，郑艳芳
Figure 2. Multi-sensor information fusion algorithm to improve the process 图2. 多传感器信息融合算法改进流程
DOI: 10.12677/jsta.2020.82002
=
xj max
− min x j x j − min
xj
对于负向性指标，做如下处理：
xj
=
max x j max x j −
− xj min x j
2.3. 投影寻踪法原理及应用
2.3.1. 投影方向的设计
对于未知系统，没有先验经验，或者系统为非线性、时变的。投影方向的选择往往也是时变的随机
的，或者是遵循某一规则的混沌的。需要从不同的方向去观察数据[7] [8]，找到最能充分挖掘数据特征的
cij
为第
j
个样本值。(3)概率论方法，概率论法是基于频率和权数的转化方法，在加权平均法基础上进一步作出的
改进。研究的思想是某一类信息数据对系统出现较大影响频率作为该类型信息的权重划分依据。基本公
式如下：
∑ µi
=
1 m
n
xij
j =1
( ) ∑ = σi 2
1n m − 1 j=1
xij − µi 2
Figure 3. Overall flow chart of fusion algorithm 图3. 融合算法总体流程图
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传感器技术与应用
张友好，郑艳芳
定义某类型数据为 x j ，max x j 为第 j 列指标的最大值，min x j 为第 j 列的最小值。对于正向性指标， 做如下处理：
xj
摘要
本文吸取加权平均法、概率统计法等算法的优点，设计了基于投影寻踪模拟退火法的多传感器信息融合
*通讯作者。
文章引用: 张友好, 郑艳芳. 基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术[J]. 传感器技术与应用, 2020, 8(2): 11-22. DOI: 10.12677/jsta.2020.82002
2.3.2. 投影方向优良评估设计 一个优良的评估值集合，应当满足概率论高斯分布的基本规则。即优、差的评估值所占比例较小，
中等的评估值所占比例较大。因此在评估最优投影方向的规则设计上，要求投影值 Zi 的分布特征满足局 部投影点尽可能密集，凝聚成若干点团。而整体上的投影点团尽可能的散开[7]。为此，构造投影指标函 数：
Journal of Sensor Technology and Application 传感器技术与应用, 2020, 8(2), 11-22 Published Online April 2020 in Hans. /journal/jsta https:///10.12677/jsta.2020.82002
Keywords
Multi-Sensor Information Fusion, Projection Pursuit, Simulated Annealing, K-MEANS
基于投影寻踪模拟退火的多传感信息融合技术
张友好，郑艳芳* 江苏科技大学张家港校区电气与信息工程学院，江苏 苏州
收稿日期：2020年3月9日；录用日期：2020年3月24日；发布日期：2020年3月31日
多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion, MSIF)，是利用计算机技术将来自多个传感源的信 息和数据，在一定准则下加以自动分析和综合的信息处理过程。具体流程如图 1 所示。
Figure 1. Multi-sensor information fusion process 图1. 多传感器信息融合流程
Open Access
1. 绪论
5G 时代，万物互联不再是空话。高达 TB 级的传输速率和海量节点数，为智能生产生活赋予了强大 的助推力。未来，空间里将覆盖着密集的传感器网络，对信息的把控将更为彻底。许多情况下，并不需 要了解每一个传感器的数据，更想获取的是区域内的总体指标参数，简化决策，实时找到故障区域。为 解决这一问题，多传感器的信息融合技术正在被众多学者研究[1]。但其相关技术、算法，都有一定的局 限性和缺陷。所以，还需要进一步的探索，为 5G 时代传感器的改革创新铺设通畅的道路。
目前，主流的多传感器信息融合技术主要分为三类[3]。第一类为先验知识型，以加权平均法为代表； 第二类为概率分配型，包括卡尔曼滤波法、D-S 证据理论；第三类为训练学习型，例如模糊逻辑控制、 专家系统、人工神经网络法等[2]。各类算法的介绍如下：(1) 加权平均法[4]：对多个传感器的数据进行 加权、平均、累加等算术操作，最终得到一个统一的指标。该方法操作简单、计算迅速、复杂程度低， 但需预先获取各个传感器的加权值。合理精确的加权值难以获取且随时间、数据变化的关系不明确，固 定的加权值可能会造成较大的误差。(2) 概率论方法[5]：对多个传感器的数据进行统计分析、去量纲化、 剔除奇点等操作，利用概率论方法，结合先验知识等。最终得到统一的指标。这种方法理论依据充足、
Multi-Sensor Information Fusion Technology Based on Projection Pursuit Simulated Annealing
Youhao Zhang, Yanfang Zheng* School of Electrical and Information Engineering, Zhangjiagang Campus, Jiangsu University of Science and Technology, Suzhou Jiangsu
2. 方法
2.1. 前人的方法及改进流程
前人运用了多种类型的算法来解决多传感器信息融合的问题。主要有(1)：D-S 证据理论，传统的 D-S
证据理论框架为利用有限个基本概率分配函数 m1,m2,,mn ，来构造一个辨识框架，从而进行系统辨识， 给出一个综合指标。D-S 证据的理论合成公式：
∑ (m1
Received: Mar. 9th, 2020; accepted: Mar. 24th, 2020; published: Mar. 31st, 2020
Abstract
Based on the advantages of weighted average method and probability statistics method, a multi-sensor information fusion algorithm based on projection pursuit simulated annealing method is designed in this paper. The innovation of the design lies in the addition of probability window constraint and clustering constraint in the process of projection weight adjustment to reduce the computational complexity of the system by 41.6%, and the results obtained are in line with the peak regression judgment. This design has a new improvement to solve the multi-sensor information fusion of the system, and has a certain improvement to the real-time and applicable range.