最优融合准则论文-曹义亲,薛海英,袁朝晖

最优融合准则论文-曹义亲,薛海英,袁朝晖

导读:本文包含了最优融合准则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:分布式传感器网络,目标检测,决策融合,N-P准则

最优融合准则论文文献综述

曹义亲,薛海英,袁朝晖[1](2014)在《基于N-P决策融合准则的传感器网络最优检测机制》一文中研究指出针对分布式传感器网络检测系统中的最优决策融合问题,引入了奈曼-皮尔逊判定准则,在此基础上推导出由虚警率条件约束的最大检测准确概率的局部判决阀值和全局最优判决阀值的求解方法。设计了基于该准则的最优检测阀值求解算法和全局检测机制。仿真结果表明,在相同的参数设置下,该机制能在减小系统通信开销和达到节点负载均衡的同时,达到与数值融合机制相当的性能水平。与已有的决策融合方法相比,能提高平均10%的系统检测准确概率。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年01期)

金剑秋,王章野,彭群生[2](2004)在《相关系数准则下的多光谱图像最优融合方法》一文中研究指出证明了在相关系数准则下最优融合算法与线性最优融合算法是等价的 ,利用这一结果大大减少了计算的空间与时间复杂度 ;并通过设置加权系数和提供一种自适应计算权值的方法以突出原多光谱图像目标区域的频谱特征 ;对于相关性较弱的多光谱图像集提出了分组融合的方法 实验结果表明 :该最优融合算法高效可行 ,能处理各种不同多光谱场景的融合(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2004年12期)

孙书利,邓自立[3](2004)在《多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则》一文中研究指出用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的叁种线性最小方差信息融合估计准则 ,其中考虑了估计误差之间的相关性 ,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了叁种融合估计的精度和计算负担 ,可应用于信息融合状态或信号最优估计(本文来源于《科学技术与工程》期刊2004年05期)

相明,韩崇昭,赵俊渭,李钢虎[4](2002)在《基于NEYMAN-PEARSON准则的最优分布式量化检测融合算法》一文中研究指出研究分布式 NEYMAN-PEARSON量化检测融合系统的性能优化问题。融合系统由融合中心及多部传感器构成。各部传感器对同一目标或现象进行观测 ,并将量化后的观测信息传送至融合中心。融合中心对各部传感器的量化信息进行融合 ,并作出系统的最终判决。文中推导了融合系统检测性能最优化的必要条件 ,并在此基础上给出了各部传感器的最优量化规则。采用这一最优量化检测方法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化 ,所得系统性能明显优于单部声呐的检测性能(本文来源于《探测与控制学报》期刊2002年04期)

最优融合准则论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

证明了在相关系数准则下最优融合算法与线性最优融合算法是等价的 ,利用这一结果大大减少了计算的空间与时间复杂度 ;并通过设置加权系数和提供一种自适应计算权值的方法以突出原多光谱图像目标区域的频谱特征 ;对于相关性较弱的多光谱图像集提出了分组融合的方法 实验结果表明 :该最优融合算法高效可行 ,能处理各种不同多光谱场景的融合

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

最优融合准则论文参考文献

[1].曹义亲,薛海英,袁朝晖.基于N-P决策融合准则的传感器网络最优检测机制[J].计算机工程与设计.2014

[2].金剑秋,王章野,彭群生.相关系数准则下的多光谱图像最优融合方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2004

[3].孙书利,邓自立.多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则[J].科学技术与工程.2004

[4].相明,韩崇昭,赵俊渭,李钢虎.基于NEYMAN-PEARSON准则的最优分布式量化检测融合算法[J].探测与控制学报.2002

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