准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
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本文以数据融合理论为基础，进行情报雷达的数据融合系统的设计与实现。系统主要包括数据配准、数据关联、目标状态估计几个方面。在系统的数据配准中，首先进行坐标变换，然后采用主站雷达测量坐标系下的误差线性化方法进行系统误差估计。通过仿真表明，利用误差修正可以抑制随机噪声，较为准确地估计各雷达站的系统误差。在系统的数据关联部分，本文将动态分区与整体相关思想相结合进行航迹相关，减小了关联数据量，并大大降低了误相关率，提高了系统的实际应用能力。同时采用灰色关联的思想，有效地利用雷达提供的数据而尽量避免对融合系统的影响，很好地解决两坐标雷达观测数据的融合问题。在跟踪维持部分，文中利用“模糊相似”很好地进行航迹起始，并采用序贯滤波和灰色理论解决融合中出现的异步和异质数据的问题，使主副站航迹更好地进行融合。除了原理的叙述外，在C+ Builder环境下，采用本文方法进行了多情报雷达的航迹综合仿真。本文提供了很好的数据融合实现的思路和流程，并可以在实际系统中很好地应用。关键词：数据融合航迹综合误差修正数据关联动态分区整体相关模糊相似灰色系统理论优势分析序贯滤波
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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（1）介绍了模拟电路故障诊断技术发展和现状，对现有的主要诊断方法以及近年来先进的神经网络理论和技术以及数据融合技术在模拟电路故障诊断领域中的应用进行了简单的论述（2）对神经网络方法的基本原理及其在模拟电路故障诊断中的优势进行了详细的介绍，包括神经网络的分类和神经网络的学习规则。详细说明在电路故障诊断中应用最广泛的BP神经网的设计、训练和测试方法，并对一个两级RC耦合放大器电路例进行了测试、神经网络训练和诊断。（3）介绍了数据融合技术的概念、优缺点、基本方法及其在各个领域的应用情况。然后对于数据融合具体方法，着重研究了 Bayes统计融合方法Dempster-Shafer证据理论融合方法以及模糊集理论融合方法。最后采用基于待定系数法的隶属度构造法以及模糊融合的方法对实例电路进行了故障诊断。（4）提出了一种新的利用包含元件直流特性信息的静态工作点电压和包含元件交流特性信息的不同频率激励下输出电压峰值与输出电压峰值的比值两类信息进行数据融合诊断的方法，保证故障信息量的同时降低了获取难度，应用模糊数学的理论，通过模糊变换将两类故障信息通过两个神经网络诊断得出的故障求属度进行决策层的数据融合，较好的解决了了单神经网络诊断信息量不足，由于电路元件互相影响而产生的故障诊断不确定性的问题以及待融合故障信息隶属度获取困难的问题，使得诊断准确率得到较为明显的提高本文提出的基于数据融合和神经网络的方法可以实现对模拟电路的故障进行准确实时快速诊断，具有一定的实用价值。关健词：模拟电路；数据融合；神经网络；模糊集理论
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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战场环境是影响战争胜负走向的关键因素，其中地形是战场环境的主要构成。随着军事技术的变革、精确打击和精确斩首武器的运用，传统二维地图的局限性已经无法满足军事训练和军事指挥方面的需求。而对于当前的三维战场地形，快速进行地形模型构建、地形模型精细化以及海量数据可视化呈现的要求显得越来越高。因此，本文为构建真实的三维战场地理环境及可视化进行了深入研究。本文选用倾斜摄影技术与 Cesium可视化库进行真实三维地形的建立及可视化平台的搭建，以西安工业大学未央校区做为典型应用实例进行城市作战可视化开发。首先，本文介绍了三维实景建模与可视化相关理论；论述了在Web端进行可视化开发的优势；提出了倾斜摄影测量技术对三维战场地形构建时存在的问题及解决办法。其次，本文制定了战场环境多源数据采集方案以及基于 Smart3D多源数据融合建模流程。制作了三维战场地形数据并进行了模型质量分析，包括模型的纹理精度、几何精度和地理坐标精度。确保生成的地形数据满足逼真的可视化视觉效果及地形对地面人员装备的各种干涉作用的真实性最后，本文在前三章的基础上采用BS三层架构的方式，通过 Cesium、HTLM，JavaScript等语言进行战场环境可视化平台的搭建，实现了城市化作战的三维战场环境构建。同时本文基于 Cesium完成了模型单体化和模型驱动等功能本课题对三维战场地形环境构建与可视化研究具有重要意义。本文提出的战场环境构建方法可以运用到各种战场环境的构建，包括山地丘陵的作战地形环境构建、城市反恐作战等。通过可视化平台的加载可以直观、真实了解战场环境。通过模型驱动完成战场中各种演示效果。关键词：多源数据融合；倾斜摄影测量：三维建模；Cesium：三维战场环境可视化：CZML
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大，如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中，一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据，用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
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随着科学技术的发展和现代战争的需要，数据融合作为一门新兴交叉学科，在近年来得到了广泛关注和快速发展，而关于雷达情报处理的研究和应用也日益受到重视。现代战争中，指挥、控制通信和情报系统面临着严峻的挑战。在多雷达情报处理系统中，采用数据融合技术，提供更加实时、准确的情报是现代战争的迫切需求。论文正是围绕这一需求展开的，研究了雷达情报数据融合系统的误差校正和航迹关联问论文较为系统地介绍了数据融合的概念、研究意义、国内外发展状况及其应用，并讨论了数据融合的模型、结构及关键技术论文针对多雷达情报处理系统中的系统误差问题，研究了四种误差校正方法。文研究了密集目标环境中的航迹关联问题，对多传感器数据关联的方法进行了分类，并针对多雷达情报处理系统这个分布式系统，研究了分布式数据关联方法。运用0-1整数规划法建立了密集目标环境的规划模型函数并求解应用在多雷达数据融合软件中，使航迹关联达到了极好的效果，为开发多雷达数据融合软件提供了技术支持。关键词：雷达情报，数据融合，数据关联，误差校正，航迹关联，0-1整数规划现代战争中，新型作战飞机机动性能强，具有隐身特性，加上电子对抗的战场环境，传统雷达情报处理系统已应付不了多目标，高密度的空情要求。为了适应新军事变革要求，在未来信息化战争中雷达能够给出准确的信息情报，雷达情报处理系统在改善硬件条件的同时，开发运用数据融合新技术，从根本上改善雷达情报质量已然成为当务之急数据融合一词最早出现在七十年代末期，是从军事CI系统中提出的，它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理和人工智能学科密切相关，是一门新兴发展起来的交叉学科。
上传时间： 2022-03-18
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随着杜会和经济的发展，环境水污染现象也日趋严重，迫切需要环境水质多参数监测与智能分析系统，以为环境监测、管理和控制提供科学的手段。水质多组分检测涉及到多传感器数据融合、计算机技术、电化学分析和人工智能等多学科的交叉，在众多领域有着广泛的应用。本论文研究环境水质检测与智能分析系统，论文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法多传感器数据融合由于能够利用互补和冗余的信息，显著提高系统的可靠性而得到了广泛应用，而数据融合的关键问题是融合算法。本文深入研究了多传感器数据融合理论的基础上，针对传统融合算法研究存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法，并应用到水质在线检测过程中，不仅缩短了训练的时间，而且提高了融合的可靠性和灵活性2）提出了一种离子传感器的基于最小二乘支持向量机的自校正方法：由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响了其检测精度和可靠性，难以进行连续在线检测。以硝酸根离子传感器为例，研究其自校正方法，以适应动态环境的连续监测根据实验数据，详细分析了硝酸根离子传感器的响应特性，并考虑了零点和时间漂移，提出了一种基于最小二乘支持向量机硝酸根离子传感器的自校正方法，给出了详细描述和分析。3）离子传感器故障检测的小波支持向量机特征提取和支持向量机分类方法在线连续检测的应用要求离子传感器必须具有很高的可靠性，即能够及时准确地判断出离子传感器的故障。本文采用小波支持向量机提取各传感器故障特征，再用支持向量机对故障进行分类，实现对各离子传感器的故障诊断。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-18
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MPU9250传感器的姿态检测与数据融合
上传时间： 2022-03-19
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该文档为机器视觉检测系统在工业互联网中应用项目可行性研究报告-2020年物联网集成创新与融合应用讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 机器视觉
上传时间： 2022-04-08
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