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多源信息融合 文档类资料

基于N-P准则的多传感器信息融合。通过对检测统计量 和阈值即似然比 等参数做一系列假设并设计判别规则。其次通过调整虚警概率设定、信号幅值、量测序列长度、量测噪声水平等参数，分析观察概率特性（ROC）曲线的变化。通过ROC曲线我们可以比较不同传感器的检测性能，可以从图中看出采用多传感器融合的检测性能明显优于单传感器。 关键词：N-P法则；多传感器融合；序贯判决；似然比检验 实验所用计算机搭载 第11代因特尔CPU：Intel(R) Core(TM) i5-11400F @ 2.60GHz；机带RAM：16.0GB；操作系统为Windows 10专业版；编程语言为Python（版本3.9.7）。程序平均运行时间：4.5秒。

此代码资源是我的博文:十五. 单线激光雷达和视觉信息融合,配套的ROS实践功能包. 使用前请确认并修改: 1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息; 2.single_ladar_and_camera_fusion.launch为此功能包启动launch; 3.start_lidar_camera.launch为启动我机器上单线激光雷达和相机的launch. 使用时请按你的实际环境进行配置,或者干脆放弃此文件, 用你自己熟悉的方式启动你机器的相机和Lidar节点; 4.start_lidar_camera.launch文件中我还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF. 代码中会用到此数据进行相机到激光雷达的三维坐标系变换. 使用时请确认你的环境也有这样的TF;

为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一步提高定位精度。实验结果表明:结合粒子滤波及地图约束的多源信息融合定位结果方法估计的路径与真实路径最

近年来，由于火灾报警系统未能正确识别周围生产、生活环境的状况而引发的火灾事故屡屡发生，致使人民生命和财产遭受重大损失。目前，市场上的火灾报警系统尽管多种多样，却不能准确探测到周围环境的综合状况，并依据状况及时预报火灾的可能性，因而误报、漏报率较高。为了能够提早并准确报警，本文提出由多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统以取代传统的单一传感器报警系统。 本文在讨论传统火灾探测报警系统的基础上，提出了由温度、烟雾和CO三种传感器信息融合的智能火灾报警系统，该系统采用16位单片机SPCE061A作为控制中心，对采集的三种传感器信息进行综合处理，得出火灾发生的可能性；整个系统通讯采用CAN总线分布式，提高了系统的可靠性。在火灾信息处理上，采用三级融合的方法：在数据层采用速率检测算法，当传感器采集到的信号出现非平稳变化，提醒融合中心对信息进行提取，这样减轻了融合中心的数据处理工作，并具有并行分块处理的优点：在特征层采用最小二乘支持向量机网络进行特征提取，并输出初步结果，主要利用LS-SVM的自身学习特性；在决策层利用模糊逻辑推理的鲁棒性进行全局决策。从而提高了系统决策的准确性和合理性，降低了系统的误报率，尤其是对某些复杂条件下火灾危险性大的重要场所，该系统较单一感烟或感温系统更为可靠和有效。 本文最后对我国标准明火SH4、标准阴燃火SH1和厨房环境下三种火灾信号进行了仿真，建立的算法仿真模型可以给出不同环境下的火灾概率，从而验证了本文提出的多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统的有效性和可行性。

控制台应用程序：main 项目概述 ======================================================================== 应用程序向导已为您创建了此 main 应用程序。 本文件概要介绍组成 main 应用程序的 的每个文件的内容。 main.vcproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件， 其中包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 main.cpp 这是主应用程序源文件。

融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策

多传感器航迹融合较之量测融合有着诸多优势,也是信息融合领域发展最快的方向之一。论述了航迹融合理论的发展,详细讨论了航迹融合中的互相关性以及包括简单协方差凸组合、互协方差组合、信息矩阵、协方差交及基于最优线性无偏估计在内的主流融合算法,并给出了相关仿真实验结果;最后,针对当前该方向的研究现状,特别是有关混合多模型状态估计的融合问题,提出了我们的一些认识。

平时作业：一至八讲；综合设计：文档+matlab代码。注意：平时作业与综合设计多为自己书写和网上整理，答案并不唯一，请不要照搬，仅供参考。