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《南京理工大学》 2012年
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多尺度信息融合算法研究

马雪琴  
【摘要】:在目标跟踪领域,考虑到目标的观测信息具有多尺度特性,在单一尺度上进行信息融合难以表现信号的时频信息,而多尺度信息融合可以将目标的本质特征更好的表现出来,因此,研究多尺度信息融合算法具有重要的理论研究和实用价值。本文重点研究了基于小波变换的信息融合问题。具体研究内容如下: 首先,简要介绍了多尺度信息融合所需要的基础知识,主要包括小波变换理论、多尺度系统理论和状态估计理论,为信息融合算法的研究奠定了理论基础。 接着,分析了两种信息采集方法。针对奈奎斯特采样理论造成了大量无用数据的采集的问题,研究了基于压缩传感理论的目标数据采集以及重构算法,仿真结果表明该算法可以利用较少的数据精确重构出原始信号,减轻了系统因传输和存储大量数据带来的压力。另外,对测量数据进行了曲线拟合,解决了时间配准问题。 然后,研究了基于harr小波的集中式融合估计算法,并且应实时性需求,对尺度间的投影算子的估计方法进行了改进,建立了集中式多尺度估计模型,解决了对来自不同传感器不同分辨率的数据进行有效实时融合的问题,实现了对系统状态的最优估计,并通过仿真结果验证了多尺度融合算法的有效性以及相对于单一尺度融合算法的优越性。 最后,针对非线性动态多尺度系统的状态估计问题,主要研究了状态方程非线性、测量方程线性的多尺度系统,建立了非线性多尺度估计模型,研究了基于该模型的融合算法,并对算法进行了仿真,结果表明该算法可以很好的解决非线性动态系统的多尺度融合问题。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP202

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