在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题。为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决。重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson(N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证。结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比E

针对美国联合导控器实验室提出的数据融合模型中多传感器多目标跟踪算法的仿真验证和定量评估的问题,采用模块化和开放性结构思想,面向对象编程及Visual C++与Matlab混合编程技术,构建了一类通用的可视化多传感器多目标跟踪算法仿真平台。该平台能够完成多种目标跟踪算法仿真、测试与评估功能。通过在系统运行的一个软件实例,证明了仿真平台的有效性与实用性。

医院大数据融合解决方案

文中针对现代化楼宇等公共场所可能出现的火灾险情的监测，设计了一款基于Arduino云的火灾报警系统。该系统利用了温湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器多传感器对火灾环境进行了检测，利用多传感器信息融合技术提高了火灾探测的精度及响应速度，同时利用Arduino云自带的云模块实现了报警信号的无线传输。通过实验测试，该系统能够实现火灾的实时、连续、可靠检测，测试结果证明系统具有实用性和有效性。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具，可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云： rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行： # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型，在extract_image.py选择以下两行之一： #

数据融合matlab代码

【目标融合】基于拓展卡尔曼滤波实现车载激光雷达和雷达的数据融合matlab源码.md

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

数据融合matlab代码流形学习 嗨，伙计们， 我的大多数是机器学习和模式识别。 我的博士学位论文题目为“流形学习与稀疏表示的组合，用于波斯手写数字和字符识别”。 为了减少高维数据的维数，我在使用流形学习（ML）方法方面有一些经验。 流形学习方法是一种降维方法，它强调在低维表示空间中保留流形的结构特征。 在该存储库中，已表达了常用ML方法的Matlab代码和我提出的ML方法（已发布）。 已实施的多种学习方法的列表： 局部线性嵌入（LLE）， 拉普拉斯特征图（LEM）， 本地保护投影（LPP）， 基于互邻的LLE（MN-LLE）， 基于互邻的LEM（MN-LEM）， 基于对角载荷的LLE（DL-LLE）， 随机LEM（SLEM）， SLEM和LLE（FSLL）的融合