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World File Search System数据融合
一种低能耗多传感器数据融合方法...
摘要。多传感器网络能够利用低能耗、高精度的传感技术实时获取并分析风机盘管等建筑系统的热性能数据。热数据在传输过程中需要进行压缩。针对应用于风机盘管热性能测试系统的数据融合过程，提出了一种低能耗数据融合的SMART-RR算法。考虑到循环重复性和数据冗余的存在，算法中嵌入了加入重复性降低因子的时间间隔数据融合策略。仿真结果表明，SMART-RR算法是一种低能耗、数据通信量小、精度高的数据融合算法。
数据融合提供先进的旅行者信息...
高级旅行者信息系统 (ATIS) 是智能交通系统 (ITS) 技术中的一种，它在旅行前和旅行期间为用户提供综合的旅行者信息，从而根据个人兴趣和需求提供更广泛的旅行方式、时间和地点选择。ATIS 服务引起公众和专业人士关注的主要原因之一是地面交通出行需求的增长与出行能力的相对较小的增加之间持续存在的差距所引起的担忧。这种结合导致了区域道路拥堵加剧、旅行时间估计不确定性增加以及安全和生产力的实际或感知成本增加。通过修建道路和其他相关基础设施来增加运输能力在许多城市地区并不是一个可行的解决方案，因为成本高昂以及环境和相关的社会问题。需要替代解决方案。为了有效，ATIS 系统必须使用广泛的源数据和信息，组合和限定信息以提供更好的旅行者信息，并在旅行者需要时传播信息。这个复杂过程的一个组成部分是数据融合。ATIS 数据融合的目的是结合数据（广义上）来估计或预测地面交通领域某些方面的状态。这些估计可能包括关于当前或未来车辆速度、平均速度、选定路段的车辆分类和容量、环境信息、交通系统性能以及旅行者感兴趣的类似主题的陈述。需要在系统环境中评估数据融合的整体有效性，同时考虑到总体系统使命和目的、架构、数据处理能力、数据验证和确认、人机界面和机构安排。已完成一项研究，研究这些问题，其结果可在本报告中找到。研究过程分为三个部分。首先，对 ATIS 和数据融合领域进行了文献综述，以研究当前的做法。审查还包括审查相关领域案例研究和与选定的 ATIS 从业人员进行讨论，以确定他们的数据融合兴趣和应用的程度和方向。其次，开发了适当的 ATIS 数据融合模型，并制定了指南，以便融合大量源数据来创建 ATIS 产品和服务。该模型使用五个不同级别的功能活动来描述 ATIS 数据融合。第三，确定了适当的指标，以定量和定性地描述如何验证、建模和
库更新 I&S 多传感器数据融合
本书详细介绍了多传感器数据融合系统和国防应用的功能架构分类。介绍了当代传感器、源和通信链路，并描述了传感器管理。在目标跟踪应用的背景下，分别讨论了用于状态估计的数据融合。本书的一个重要部分涵盖了形势和威胁评估的军事概念。关于形势和威胁评估实施方法的讨论对于所有在该领域工作的专家都非常有用。他们将在书中找到数据融合系统架构设计指南、如何建模此类系统以及如何评估其性能。书中还介绍了人工智能技术的新兴作用。
库更新 I&S 多传感器数据融合
本书详细介绍了多传感器数据融合系统和国防应用的功能架构分类。介绍了当代传感器、源和通信链路，并描述了传感器管理。在目标跟踪应用的背景下，分别讨论了用于状态估计的数据融合。本书的一个重要部分涵盖了形势和威胁评估的军事概念。关于形势和威胁评估实施方法的讨论对于所有在该领域工作的专家都非常有用。他们将在书中找到数据融合系统架构设计指南、如何建模此类系统以及如何评估其性能。书中还介绍了人工智能技术的新兴作用。
库更新 I&S 多传感器数据融合
本书详细介绍了多传感器数据融合系统和国防应用的功能架构分类。介绍了当代传感器、源和通信链路，并描述了传感器管理。在目标跟踪应用的背景下，分别讨论了用于状态估计的数据融合。本书的一个重要部分涵盖了形势和威胁评估的军事概念。关于形势和威胁评估实施方法的讨论对于所有在该领域工作的专家都非常有用。他们将在书中找到数据融合系统架构设计指南、如何建模此类系统以及如何评估其性能。书中还介绍了人工智能技术的新兴作用。
库更新 I&S 多传感器数据融合
本书详细介绍了多传感器数据融合系统和国防应用的功能架构分类。介绍了当代传感器、源和通信链路，并描述了传感器管理。在目标跟踪应用的背景下单独讨论了状态估计的数据融合。本书的一个重要部分涵盖了态势和威胁评估的军事概念。关于态势和威胁评估实施方法的讨论对于所有在该领域工作的专家都非常有用。他们将在书中找到数据融合系统架构设计指南、如何建模此类系统以及如何评估其性能。还介绍了人工智能技术的新兴作用。
数据融合模型的回顾与发展建议...
充分的决策在很大程度上取决于数据融合过程。决策代理能够推断出适合当前环境状态的决策的唯一方法是通过获得有关环境相关方面的态势感知，而这可以通过数据、信息和知识融合来实现。以下论文介绍了一些最新的框架和架构方法，用于构建基于融合的决策系统，包括形式和概念。本文还提出了一种新的架构方法，通过添加显式预测块来构建更具扩展性的基于融合的系统。该架构解决方案的动机是过去十年间科学和工程界见证的基于学习的预测系统发展的迅猛发展，这为我们带来了大量成熟的方法和方法论。
不确定性评估、自我验证、计时和数据融合
• Collett M A、Matthews C E、Esward T J 和 Whibberley P B（2010）资源受限嵌入式系统的时钟误差测量与模拟测量科学与技术 21 075203