多傳感器信息融合算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、隨著當(dāng)前多傳感器信息融合系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境越來越復(fù)雜，應(yīng)用范圍越來越廣泛，信息融合算法的研究己經(jīng)成為了各國科學(xué)家研究的熱點。
　　本文首先對多傳感器信息融合的發(fā)展和目前應(yīng)用比較廣泛的幾種多傳感器信息融合算法進行了分析和研究，總結(jié)這些方法各自存在的優(yōu)缺點，以及他們的使用情況，尤其對于D-S證據(jù)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法進行非常詳細的研究與分析，再根據(jù)大量資料和書籍了解它們的改進方法，基于這些改進方法和改進后的效果深入研究。針對D-S證據(jù)理

2、論在解決沖突問題時遇到的困難、以及BP網(wǎng)絡(luò)融合方法的適應(yīng)性弱，輸出結(jié)果容易收斂于局部極小值而不能得到全局最優(yōu)權(quán)值，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值記憶能力差，網(wǎng)絡(luò)對以前的權(quán)值和閾值沒有記憶，所以當(dāng)學(xué)習(xí)樣本增加時需要重新訓(xùn)練，本文根據(jù)這兩種算法的特點，提出了一種新的改進算法，即根據(jù)兩種算法的融合結(jié)果的準確性，將兩種算法分配權(quán)值，將加權(quán)和作為融合結(jié)果，從提高最終融合結(jié)果的正確率。
　　本文針對汽車的防盜報警系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)漏報、誤報的情況，使用多個