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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李建勋[1] 于兴凯 Li Jianxun;Yu Xingkai(Department of Automation,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;Department of Precision Instrument,Tsinghua University,Beijing 100084,China)
机构地区:[1]上海交通大学自动化系,上海200240 [2]清华大学精密仪器系,北京100084
出 处:《航空兵器》2023年第3期1-10,共10页Aero Weaponry
基 金:国家自然科学基金项目(61673265,62103222);国家重点研究开发项目(2020YFC1512203)。
摘 要:概率密度函数不仅包含了一阶、二阶统计量信息,还包含高阶统计量及更为复杂的特征信息。多传感器的概率密度函数信息融合是信号处理领域一个复杂待解决的难题,尤其是随着自动驾驶、无人系统等领域对于多传感器多尺度信息融合的需求,该问题的重要性逐渐凸显,如何设计融合准则、如何形成统一的融合框架是科学家和工程师们一直致力于解决的课题。本文针对随机变量的多传感器获得的多概率密度函数融合问题,调研了现有的融合理论和方法,提供了一些融合设计规则、准则、原理和定理等,如公理化方法、优化方法和超贝叶斯方法,期望能够为该问题的有效解决提供一定的方向性指导。The probability density function contains not only the first-order and the second-order statistics,but also the higher-order statistics and more complex feature information.Information fusion on probability density functions for multi-sensor is a challenging problem to be solved in the field of signal processing,especially in the application prospect of multi-sensor multi-scale information fusion for automatic driving and unmanned system,this problem has gradually attracted much attention.How to design fusion criteria and how to form a unified fusion framework are the to-pics that scientists and engineers are committed to solving.Aiming at the fusion of multiple probability density functions from multi-sensor of random variables(vectors),this paper investigates the existing relevant fusion theories and methods,and provides some design rules,criteria,principles and theorems,such as axiomatic method,optimization method and super Bayesian method.The study is expected to provide some directional guide for the effective solution of the fusion problem.
关 键 词:概率密度函数 信息融合 公理化 池化函数 超贝叶斯 机器学习 目标跟踪
分 类 号:TJ760[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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