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交通部西部交通建设科技项目(2008-319-814-060)

作品数:4 被引量:12H指数:3
相关作者:陆百川李雪李政谭伟李毅更多>>
相关机构:重庆交通大学更多>>
发文基金:交通部西部交通建设科技项目更多>>
相关领域:交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇交通运输工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据融合
  • 1篇多尺度
  • 1篇多传感器
  • 1篇多传感器数据
  • 1篇多传感器数据...
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标跟踪
  • 1篇遗传算子
  • 1篇源数据
  • 1篇阅读器
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据处理
  • 1篇算子
  • 1篇碰撞
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇小波
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法

机构

  • 4篇重庆交通大学

作者

  • 4篇陆百川
  • 3篇李政
  • 3篇李雪
  • 2篇谭伟
  • 1篇李毅
  • 1篇马洪江
  • 1篇胡伟

传媒

  • 4篇重庆交通大学...

年份

  • 2篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究被引量:3
2010年
研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。
谭伟陆百川李政马洪江胡伟
关键词:遗传算子粒子群算法多源数据融合MATLAB仿真
基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合被引量:4
2012年
通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。
李毅陆百川李雪
关键词:多传感器KALMAN滤波多尺度数据融合
基于小波和逻辑法的多目标跟踪数据处理被引量:2
2011年
智能交通系统(ITS),常常要采用传感器对交通目标进行实时定位监控,但被跟踪目标的不确定性以及原始数据通常存在大量噪声的干扰,这对数据融合的精度产生很大的影响。针对这一问题,采用小波变换多尺度分解与重构结合阈值消噪的方法对原始数据进行降噪处理,它能很好的保持原始信号的瞬变特征,并对处理后的数据采用逻辑法进行目标航迹起始跟踪。通过实验仿真,表明该方法消噪效果很好,能减少虚假航迹的数量,即使多个目标的航迹出现交叉也能实现目标的区分和跟踪。
李政陆百川谭伟李雪
关键词:小波逻辑法多目标数据处理
rfid系统多阅读器防碰撞问题研究被引量:4
2012年
为了解决多阅读器碰撞问题,提出了基于概率功率控制的神经网络优化算法。该算法中各阅读器的发射功率按β分布动态发生变化,然后利用简单神经网络即感知器对多个阅读器功率的相似性进行判别并处理,使各阅读器彼此之间工作在最佳状态。仿真实验结果表明:多阅读器之间的干扰大大减小,其识别标签的距离可以达到期望值。
李雪陆百川李政
关键词:RFID神经网络阅读器
共1页<1>
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