首页> 正文

基于自动机理论的多传感器融合建模方法研究

2020-11-28阅读(923)

基于自动机理论的多传感器融合建模方法研究

论文摘要

多传感器融合是指为了完成需要的识别、估计和决策等任务,对从时间序列上获得的各种传感器数据以及从其他途径获得的信息按照一定的准则进行综合分析与判断的处理过程。目前,对多传感器融合的研究主要集中在融合功能与融合方法方面,强调数据融合的功能模拟与融合处理方法,却忽略了融合的整体过程与计算问题,至今仍然缺乏较为有效的多传感器融合过程的计算模型。这一理论上的不足阻碍了对MSF的深入认识,无法对融合过程作出综合分析与评估,无法消除融合系统设计的盲目性。由于多传感器融合处理信息的多样性和处理过程的复杂性,目前还缺乏有效的数学工具对多传感器融合的处理过程进行统一描述和分析,开发深层次的数学工具对多传感器融合进行描述和分析成为急于解决的问题。本文从多传感器融合的计算问题出发,针对融合过程与处理功能的数学特征,采用自动机理论和方法描述多传感器融合的计算结构和处理过程,建立多传感器融合的计算模型,并对其进行分析与验证。所作的工作主要体现在以下几个方面:第一,通过引入时间序列扩展了有限自动机理论,提出了时序I/O自动机作为多传感器融合的描述、建模和分析的数学工具,时序I/O自动机比传统的自动机能够更准确地描述数据融合过程,并提出了时序I/O自动机的建模、分析及仿真方法。第二,建立多传感器融合的时序I/O自动机模型,采用时序I/O自动机的字符集描述融合处理的时序数据,提炼数据融合处理过程中关键处理状态和信息事件;利用时序I/O自动机模型输入语言和输出语言的并、连接运算表示对各传感器节点数据的时空域融合处理。通过检测多传感器融合的时序I/O自动机模型状态序列的可达性,验证并分析了多传感器融合处理过程的正确性和实时性。第三,数据关联是多传感器融合的主要处理模块,又是一种数据处理方法。利用时序I/O自动机对观测数据的获取、处理过程进行了形式化描述,建立了数据关联的时序I/O自动机模型,并提出一种基于时序I/O自动机的数据关联性能评价算法,通过宽度优先搜索时序I/O自动机模型的状态转移图验证数据关联模块生成航迹的正确性,并讨论了算法实现的关键技术。第四,传感器管理是多传感器融合过程的控制模块。当某些传感器出现故障时,本文对传感器控制策略进行分析,并利用自动机产生的语言测度实现传感器控制策略性能的评价。建立了描述传感器管理模块对多传感器逻辑控制行为的自动机模型;通过对可控制事件的非使能设定,描述不同的控制策略;并提出语言测度参数的递归估计方法与停止规则,根据语言测度获取不同传感器控制策略的性能指标。第五,采用时序I/O自动机模型产生语言的信息熵评价数据融合过程性能。多传感器融合的时序I/O自动机模型中输入信息和输出信息作为两种不同的信息源,利用信息源概率空间上的信息熵推导时序I/O自动机模型上的融合熵,定量描述了多传感器融合对降低决策结果不确定性与增加信息量的有效性。最后验证了多传感器融合的时序I/O自动机模型融合熵分析方法的正确性。第六,将基于自动机理论的多传感器融合建模方法应用于C~3I系统的建模和实时性分析。提出基于计算树逻辑CTL的C~3I系统的实时性表达方法,详细描述使用模型检测工具Uppaal对C~3I系统建模及其实时性验证的方法。基于自动机理论的多传感器融合模型采用了客观、准确的数学语言描述多传感器融合的定义、处理过程与计算结构,并能够分析融合结果的正确性、实时性和过程控制等方面的性能,为多传感器融合系统的设计以及融合算法的研究提供了有效的依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 论文研究的背景
  • 1.2 多传感器融合方法与模型研究现状
  • 1.2.1 多传感器融合方法研究
  • 1.2.2 多传感器融合模型研究
  • 1.3 自动机模型及其相关理论
  • 1.3.1 自动机模型及其应用
  • 1.3.2 自动机模型的熵理论
  • 1.3.3 自动机模型的检测方法
  • 1.4 论文的目的与意义
  • 1.5 论文主要工作
  • 1.6 论文组织结构
  • 第2章 时序I/O自动机模型的构建与验证
  • 2.1 时序I/O自动机模型
  • 2.1.1 定义
  • 2.1.2 语言及运算
  • 2.2 时序I/O自动机模型的构建方法
  • 2.3 时序I/O自动机模型的可达性分析
  • 2.4 时序I/O自动机模型的实例验证
  • 2.4.1 时序I/O自动机模型的建立
  • 2.4.2 时序I/O自动机模型的验证
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 多传感器融合TIOA模型的构建方法
  • 3.1 多传感器融合的基本理论
  • 3.1.1 基本原理
  • 3.1.2 融合方法
  • 3.1.3 融合模型
  • 3.2 多传感器融合TIOA模型的描述方法与定义
  • 3.2.1 描述方法
  • 3.2.2 状态的定义
  • 3.2.3 信息事件的定义
  • 3.2.4 状态转移函数的定义
  • 3.3 多传感器融合TIOA模型建立
  • 3.3.1 传感器节点模型的建立
  • 3.3.2 多传感器融合模型的建立
  • 3.4 多传感器融合TIOA模型的性质
  • 3.4.1 代数性质
  • 3.4.2 性能测度
  • 3.5 多传感器融合的TIOA模型分析
  • 3.5.1 正确性分析
  • 3.5.2 实时性分析
  • 3.6 多传感器融合TIOA模型的实验验证
  • 3.6.1 实验设计
  • 3.6.2 模型正确性验证
  • 3.6.3 模型有效性验证
  • 3.7 本章小结
  • 第4章 数据关联模块的建模与性能分析方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 数据关联原理及方法
  • 4.2.1 数据关联原理
  • 4.2.2 数据关联方法
  • 4.3 数据关联TIOA模型的建模方法
  • 4.3.1 数据关联的形式化描述
  • 4.3.2 数据关联TIOA模型的建立
  • 4.4 基于TIOA模型的数据关联算法的性能评价
  • 4.4.1 数据关联算法的性能评价
  • 4.4.2 基于TIOA模型的性能评价方法
  • 4.5 仿真实验
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 传感器管理模块的建模与控制策略分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 传感器管理模块描述与建模
  • 5.3 自动机模型的语言测度计算
  • 5.4 自动机模型的语言测度参数估计
  • 5.4.1 递归参数估计方法
  • 5.4.2 递归算法的停止规则
  • 5.5 控制策略的语言测度评价方法
  • 5.6 多传感器控制策略的实例分析
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 多传感器融合TIOA模型的分析方法
  • 6.1 TIOA模型产生语言的测度熵
  • 6.2 多传感器TIOA模型的融合熵分析方法
  • 6.3 多传感器融合TIOA模型的时空域融合熵
  • 6.3.1 时域融合熵
  • 6.3.2 空域融合熵
  • 6.4 多传感器融合TIOA模型分析方法的验证实验
  • 6.4.1 实验设计
  • 6.4.2 实验数据
  • 6.4.3 实验结果
  • 6.5 本章小结
  • 3I系统中的应用'>第7章 多传感器融合建模方法在C3I系统中的应用
  • 7.1 引言
  • 3I系统的结构框架和实时性评估参数'>7.2 C3I系统的结构框架和实时性评估参数
  • 3I系统的结构框架'>7.2.1 C3I系统的结构框架
  • 3I系统的实时性评估参数'>7.2.2 C3I系统的实时性评估参数
  • 3I系统的建模方法'>7.3 C3I系统的建模方法
  • 7.3.1 时序I/O自动机的转换方法
  • 3I系统的时间自动机模型'>7.3.2 C3I系统的时间自动机模型
  • 3I系统实时性的模型检测'>7.4 C3I系统实时性的模型检测
  • 7.4.1 模型检测方法
  • 7.4.2 模型检测语言CTL
  • 7.4.3 实时性的 CTL描述方法
  • 3I系统的建模与实时性检测实验'>7.5 C3I系统的建模与实时性检测实验
  • 7.5.1 检测工具
  • 7.5.2 检测数据
  • 7.5.3 检测结果
  • 7.5.4 检测性能
  • 7.6 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
  • 致谢

    • 相关论文文献

    • [1].广义标准自动机及其商自动机[J]. 西北大学学报(自然科学版) 2018(02)
    • [2].同步有界偏序自动机[J]. 计算机学报 2019(03)
    • [3].关于形式语言与自动机理论的教学方法探讨[J]. 高教论坛 2008(04)
    • [4].基于自动机理论的XML查询重写研究[J]. 计算机应用与软件 2008(06)
    • [5].认知方法在形式语言与自动机理论教学中的应用[J]. 计算机教育 2008(14)
    • [6].格值树自动机的乘积与覆盖[J]. 模糊系统与数学 2019(02)
    • [7].形式语言与自动机理论课程教学方法探讨与实践[J]. 计算机教育 2019(06)
    • [8].基于混成自动机的制造系统建模研究[J]. 电脑知识与技术 2018(15)
    • [9].基于混成自动机理论的光伏并网逆变器控制研究[J]. 电器与能效管理技术 2014(15)
    • [10].经典自动机理论中构件在弹簧作用下运动分析[J]. 机械工程师 2015(10)
    • [11].基于自动机理论的PDF文本内容抽取[J]. 计算机应用 2012(09)
    • [12].StackRNN的设计及可解释性研究[J]. 科技与创新 2019(14)
    • [13].做好引路人[J]. 工会博览 2019(26)
    • [14].信息系统更新的自动机[J]. 逻辑学研究 2015(01)
    • [15].格值自动机的产生式推理建模方法[J]. 华侨大学学报(自然科学版) 2018(01)
    • [16].改进形式语言与自动机理论课程教学刍议[J]. 高教论坛 2008(03)
    • [17].组合Web服务的建模与BPEL语言描述[J]. 计算机光盘软件与应用 2014(07)
    • [18].计算机之父冯·诺伊曼对复杂性问题研究方法的贡献及其影响[J]. 系统科学学报 2015(04)
    • [19].有限状态自动机模型[J]. 新课程(下) 2015(09)
    • [20].时间自动机模型验证的研究进展[J]. 计算机应用与软件 2008(06)
    • [21].一种人工情感及行为策略模型的有限自动机实现[J]. 微电子学与计算机 2009(02)
    • [22].有限自动机理论的公钥加密算法的研究与改进[J]. 计算机安全 2008(09)
    • [23].基于自动机理论的自动循迹搜索目标算法[J]. 信息技术 2014(12)
    • [24].面向服务的信息物理融合系统建模与验证[J]. 计算机应用 2014(06)
    • [25].树立精品意识,注重教学积累,建设优秀教材[J]. 计算机教育 2009(16)
    • [26].冯·诺伊曼计算机理论中的生物目的论思想[J]. 系统科学学报 2013(02)
    • [27].并发加权μ-演算的一致性内插[J]. 计算机技术与发展 2018(11)
    • [28].冯·诺依曼的计算机科学哲学思想[J]. 科学技术哲学研究 2011(04)
    • [29].基于数据依赖的过程合理性分析[J]. 计算机应用与软件 2008(02)
    • [30].基于时间自动机的温室环境监控物联网系统建模[J]. 农业机械学报 2016(07)

    标签：;  ;  ;  ;  ;  ;  

    基于自动机理论的多传感器融合建模方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢

    © 2024 毕速过 版权所有 鄂ICP备12018319号-5