论文研究-基于距离熵的应急决策层信息融合方法.pdf,  通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.

数据融合matlab代码ECE767 多目标跟踪和多传感器信息融合 作业1 在以下情况下实现最近邻居EKFor CMKFtracker： 目标： 使用恒速模型移动单个目标。 传感器： 位置：[1000 500]，固定（即速度= [0 0]）测量：范围和方位角误差标准偏差：范围= 10 m，方位角= 0.01 rad采样时间= 2s Pd = 0.9错误警报密度（λ）= 1e-4覆盖范围：[0至10000] m方位角[-pi至pi] 追踪器： 假设音轨已经初始化。 使用简单的最近邻居数据关联（获取最接近的度量值）使用EKF或CMKF过滤 绩效评估： 评估RMSE在报告中， 请包括以下内容： Matlab代码图显示真相和估计轨迹图显示RMSE 截止日期：2019年10月17日

介绍了信息融合的概念与结构，以及在雷达探测与跟踪中的应用

黑龙江大学邓自立老先生的书，很经典，最优估计，信息融合领域必看

包含书目： 多源信息融合韩崇昭 雷达数据处理及应用 雷达系统导论 雷达信号处理基础 信号检测与估计理论

针对现有室内定位技术精度低、实现复杂度高等问题，提出一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位算法。在传统的行人航迹推算（PDR）以及地磁匹配等室内定位算法的基础上，通过粒子滤波动态地纠正行人步长和方向角，从而有效地减小了定位误差。通过PDR算法获得行人的步频、步长、方向等信息，由地磁匹配算法得到行人所在位置对应的地磁值，最后利用粒子滤波对以上信息进行融合处理从而得到粒子的权重，由粒子权重对步长和方向角不断地修正。实验结果表明，该算法可以实时动态地补偿PDR的定位误差，能够获得较高的定位精度。

压缩包中包含了三篇有关信息融合的综述文章，简述了信息融合的概念、结构模型，信息融合的基本进展与现状，贝叶斯优化

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.

多模态信息融合

信息融合