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基于數(shù)據(jù)融合的加權(quán)合作頻譜感知技術(shù)

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壓縮感知技術(shù)原理是什么?壓縮感知技術(shù)在未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用是什么?
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多傳感器信息融合技術(shù)

多傳感器信息融合技術(shù)
2012-08-15 20:09:31

多傳感器信息融合技術(shù)解析

導(dǎo)讀:所謂多傳感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù),在一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析和綜合,以完成
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究與仿真

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2023-09-21 08:18:40

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合路由算法分析

由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量十分有限,因此在設(shè)計(jì)各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議時(shí)必須考慮節(jié)能。采用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理技術(shù)是降低能耗的重要手段,而數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)路由相結(jié)合是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理的重要方法l-3]。數(shù)據(jù)融合能減少數(shù)據(jù)
2023-09-21 08:29:44

智能天線及其加權(quán)向量

網(wǎng)絡(luò)三部分。智能天線利用基帶數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),根據(jù)接收準(zhǔn)則自動(dòng)地調(diào)節(jié)天線陣元的幅度和相位加權(quán),產(chǎn)生空間定向波束。從空間響應(yīng)來(lái)看,自適應(yīng)天線陣列是一個(gè)空間濾波器,使天線主波束即最大增益點(diǎn)對(duì)全文下載
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有哪些辦法可以檢測(cè)頻譜

有哪些辦法可以檢測(cè)頻譜?無(wú)線電頻譜感知原理是什么?
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有誰(shuí)是做認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知方向的嗎

本人研二,研究方向?yàn)檎J(rèn)知無(wú)線電頻譜感知方法的研究,主要是處理數(shù)字端,有哪位童鞋跟我是同方向,一起探討探討啊
2014-09-11 22:13:56

毫米波雷達(dá)感知技術(shù)搭建車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的可行性

個(gè)高效率高安全性的交通系統(tǒng)。感知網(wǎng)絡(luò)是車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)獲取交通信息的眼睛,其設(shè)備的可靠性、穩(wěn)定性、環(huán)境適應(yīng)性等因素是車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)有效運(yùn)行的保障感知網(wǎng)絡(luò)利用多源融合技術(shù)集成多個(gè)異構(gòu)傳感器特長(zhǎng)以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的強(qiáng)魯
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汽車(chē)傳感器融合系統(tǒng)淺析

理過(guò)程。人類(lèi)對(duì)外界環(huán)境的感知是通過(guò)將眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官(各種傳感器)所探測(cè)的信息傳輸至大腦(信息融合中心),并與先驗(yàn)知識(shí)(數(shù)據(jù)庫(kù))進(jìn)行綜合,以便對(duì)其周?chē)沫h(huán)境和正在發(fā)生的事件做出快速準(zhǔn)確地評(píng)估。 多
2020-07-31 06:35:12

物聯(lián)網(wǎng)四大技術(shù)之二如何融合

改變。WSN也是一項(xiàng)有著廣闊應(yīng)用前景的技術(shù),它能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)采集,處理融合和傳輸。因此,該技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集網(wǎng)絡(luò)分布區(qū)域內(nèi)各種環(huán)境或監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息,并且其商業(yè)化進(jìn)程還在不斷發(fā)展。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)
2019-08-07 07:19:20

請(qǐng)問(wèn)九軸數(shù)據(jù)融合都用什么方案?

最近讓陀螺儀磁力計(jì)玩壞了,,,有沒(méi)有人有這方面的資料啊???使用MPU6050+HMC5883九軸數(shù)據(jù)融合,在網(wǎng)上找了幾個(gè)飛控的融合代碼,有些移植進(jìn)去根本不管用,對(duì)于我這種數(shù)學(xué)渣渣我也是很無(wú)奈啊
2019-07-30 01:14:21

面向頻譜感知的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),采用分簇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、分頻段的協(xié)作感知機(jī)制和信息處理機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)寬頻段頻譜感知的要求,分析了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),為利用傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頻譜感知提供了一種可選的方案。對(duì)于其中的分簇算法、融合算法、網(wǎng)絡(luò)部署等技術(shù),需要進(jìn)一步的研究。
2018-11-06 11:02:36

數(shù)據(jù)融合技術(shù)綜述

文章綜述了多傳感器數(shù)據(jù)融合的歷史、發(fā)展及應(yīng)用, 討論了多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本原理、相關(guān)技術(shù)及方法、存在的問(wèn)題、研究方向, 最后介紹了數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用領(lǐng)域, 特別是智能機(jī)
2009-06-22 11:30:2112

數(shù)據(jù)融合在測(cè)控技術(shù)中的應(yīng)用

本文簡(jiǎn)單介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合的有關(guān)知識(shí),著重說(shuō)明數(shù)據(jù)融合應(yīng)用于測(cè)控技術(shù)中可以提高傳感器及測(cè)控系統(tǒng)的性能。關(guān)鍵詞 測(cè)控技術(shù) 多傳感器 數(shù)據(jù)融合
2009-06-23 08:21:5820

多傳感器分組加權(quán)融合算法研究

將多傳感器對(duì)某一狀態(tài)的測(cè)量結(jié)果分組, 針對(duì)每組測(cè)量變量的算術(shù)平均值, 依據(jù)極大似然原理, 提出了多傳感器分組加權(quán)融合算法. 通過(guò)對(duì)各組傳感器測(cè)量值的方差進(jìn)行估計(jì),從而對(duì)每
2009-07-03 09:35:0614

多傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法

針對(duì)多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問(wèn)題, 提出了一種多傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法Z該算法依據(jù)估計(jì)的各傳感器的方差的變化, 及時(shí)調(diào)整參與融合的各傳感器的權(quán)系數(shù), 使融合系統(tǒng)
2009-07-04 08:54:4516

多傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的切尾加權(quán)融合算法

為了對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)環(huán)境中得到的管道壁厚測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健融合估計(jì), 提出了一種多傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的切尾加權(quán)融合算法。利用數(shù)據(jù)探測(cè)技術(shù)中的切尾均值概念構(gòu)造最優(yōu)加權(quán)因子, 從而
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按分量加權(quán)的探測(cè)目標(biāo)狀態(tài)線性融合

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2009-07-11 10:29:0910

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頻譜感知協(xié)作檢測(cè)方法仿真研究

在認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中,認(rèn)知無(wú)線電用戶需要快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出主用戶及其閑置的頻帶。本文就一種利用兩個(gè)認(rèn)知用戶協(xié)作感知頻譜的檢測(cè)方法進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明,它可以減少檢
2009-07-15 10:28:3123

多天線感知無(wú)線電中的協(xié)作頻譜感知算法

多天線感知無(wú)線電中的協(xié)作頻譜感知算法:不同于以往單天線感知用戶的頻譜感知研究,該文提出多天線情形下基于最優(yōu)功率分配和協(xié)作分集的頻譜感知算法。根據(jù)信道條件利用奇異
2009-10-29 12:48:0910

認(rèn)知無(wú)線電中基于信息簡(jiǎn)約的最大似然協(xié)同頻譜感知算法

該文針對(duì)控制帶寬受限條件下認(rèn)知用戶的協(xié)同頻譜感知問(wèn)題,提出了基于信息簡(jiǎn)約的最大似然協(xié)同頻譜感知算法。算法使用信息簡(jiǎn)約模塊來(lái)降低本地感知信息傳遞需要的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo),
2009-11-09 14:08:2817

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認(rèn)知無(wú)線電頻譜共享技術(shù)在新一代無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)中具有廣泛的應(yīng)用前景,頻譜感知是其中最重要的環(huán)節(jié)。該文提出了一種新的在多認(rèn)知用戶環(huán)境中,基于大維隨機(jī)矩陣?yán)碚摰膮f(xié)作頻
2009-11-10 16:07:0015

認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中合作頻譜感知機(jī)制的優(yōu)化

為了提高檢測(cè)效率和頻譜利用率,該文對(duì)認(rèn)知無(wú)線電中合作頻譜感知感知機(jī)制進(jìn)行了優(yōu)化。針對(duì)信道監(jiān)測(cè)和信道搜索兩個(gè)不同的感知場(chǎng)景,分別給出了檢測(cè)周期、檢測(cè)時(shí)間和搜索
2009-11-13 15:23:5416

基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法研究

在小樣本可靠性分析過(guò)程中,針對(duì)傳統(tǒng)先驗(yàn)信息融合方法存在的主觀性和復(fù)雜性缺陷,引入信息熵原理和加權(quán)思想,提出了基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算
2010-01-09 11:20:429

基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰腄ET合作頻譜感知算法

針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中的頻譜感知問(wèn)題,該文采用隨機(jī)矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)對(duì)多認(rèn)知用戶(Secondary User, SU)接收信號(hào)采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進(jìn)行了分析和研究
2010-02-09 14:31:3512

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì)

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì) 為簡(jiǎn)化電容加權(quán)叉指換能器的設(shè)計(jì)過(guò)程,提出了一種新的設(shè)計(jì)方法。他將電容加權(quán)叉指換能器各指對(duì)的兩加權(quán)電容差值為進(jìn)化對(duì)象
2010-02-22 17:23:0315

動(dòng)態(tài)加權(quán)和測(cè)量方差時(shí)變的多傳感器融合算法

摘要:在基于卡爾曼濾波及其一些改進(jìn)算法中,由于測(cè)量方差預(yù)先設(shè)定,從而導(dǎo)致濾波發(fā)散和信息資源的浪費(fèi),為此提出了一種動(dòng)態(tài)加權(quán)下測(cè)量方差時(shí)變的多傳感器融合算法。該
2010-12-30 19:54:5827

融合頻譜的管理

融合頻譜的管理 一、前言 現(xiàn)在,世界各國(guó)的無(wú)線電管理部門(mén)正在制定發(fā)展戰(zhàn)略,以便
2006-04-16 19:00:21493

一種改進(jìn)的多傳感器加權(quán)融合算法

一種改進(jìn)的多傳感器加權(quán)融合算法  引言   多傳感器數(shù)據(jù)融合是近幾年迅速發(fā)展的一門(mén)信息綜合處理技術(shù),它將來(lái)自多傳感器或是多源的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合
2009-12-12 10:32:351983

基于認(rèn)知無(wú)線電的高效頻譜利用技術(shù)

基于認(rèn)知無(wú)線電的高效頻譜利用技術(shù) 摘要:以認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)(CR)為基礎(chǔ),介紹動(dòng)態(tài)頻譜感知頻譜管理和頻譜共享方面的技術(shù)
2010-05-16 00:51:571073

認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知與分配技術(shù)

論文主要研究了 認(rèn)知無(wú)線電 中的兩種關(guān)鍵技術(shù)頻譜感知頻譜分配。認(rèn)知無(wú)線電的基本要求是頻譜感知,即需要準(zhǔn)確檢測(cè)到主用戶信號(hào)的傳輸。已有的研究表明通過(guò)認(rèn)知用戶間的協(xié)
2011-07-25 11:19:25109

Femtocell系統(tǒng)中認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知技術(shù)

由于Femtocell同3G系統(tǒng)應(yīng)用同樣的頻譜資源,因此可以應(yīng)用認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知技術(shù)解決頻譜資源的復(fù)用問(wèn)題。文中的研究背景為T(mén)D-SCDMA系統(tǒng),分析了頻譜感知的原理,給出了感知步驟,并提出
2011-11-03 15:15:2255

認(rèn)知無(wú)線電中基于循環(huán)平穩(wěn)特征的頻譜感知方法

認(rèn)知無(wú)線電中基于循環(huán)平穩(wěn)特征的頻譜感知方法.
2012-03-16 15:55:0535

基于壓縮感知的遙感圖像融合方法

文中提出了一種基于壓縮感知的遙感圖像融合方法。在壓縮域?qū)Χ喙庾V和全光譜遙感圖像進(jìn)行了融合實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的融合方法進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中方法在遙感圖像融合上有著
2012-04-18 15:31:1940

基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰?b class="flag-6" style="color: red">頻譜感知技術(shù)研究綜述

基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰?b class="flag-6" style="color: red">頻譜感知技術(shù)研究綜述.
2012-04-23 15:57:3127

面向頻譜感知的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)、頻譜監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域?qū)掝l段頻譜感知的需求,基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),提出了一種面向頻譜感知的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案,包括分簇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、分頻段的協(xié)作感
2012-07-27 17:56:2852

數(shù)據(jù)融合技術(shù)在車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)中的應(yīng)用

基于車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),采用了一種基于最優(yōu)加權(quán)平均的數(shù)據(jù)融合處理方法,將其應(yīng)用到動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)中,并完成系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)融合前后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較
2013-04-27 16:49:0617

基于無(wú)人車(chē)傳感器系統(tǒng)的加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合算法研究

無(wú)人車(chē)在運(yùn)行過(guò)程中,需要利用多傳感器系統(tǒng)對(duì)周?chē)缆翻h(huán)境進(jìn)行觀測(cè),但這些傳感器獲取的數(shù)據(jù)信息存在著超載,丟失或不精確等問(wèn)題,則需采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)所獲數(shù)據(jù)加以?xún)?yōu)化處理。本文基于無(wú)人車(chē)的多傳感器系統(tǒng),對(duì)加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行了研究,符合無(wú)人車(chē)運(yùn)行環(huán)境下融合層次的要求,在實(shí)際的數(shù)據(jù)融合處理中具有很高的可行性。
2015-12-18 16:03:0517

面向頻譜感知的WSN寬頻帶監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

面向頻譜感知的WSN寬頻帶監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)_王景琿
2017-01-03 15:24:450

基于改進(jìn)群搜索優(yōu)化算法的認(rèn)知無(wú)線電協(xié)作頻譜感知

基于改進(jìn)群搜索優(yōu)化算法的認(rèn)知無(wú)線電協(xié)作頻譜感知_江輝
2017-01-07 16:00:434

雙樹(shù)復(fù)小波特征融合的板材壓縮感知協(xié)同檢測(cè)與分選_李超

雙樹(shù)復(fù)小波特征融合的板材壓縮感知協(xié)同檢測(cè)與分選_李超
2017-01-08 11:51:410

基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法彭會(huì)萍

基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法_彭會(huì)萍
2017-03-16 08:00:001

基于廣義似然比的頻譜感知算法_張兵

基于廣義似然比的頻譜感知算法_張兵
2017-03-19 19:25:560

基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶

基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶
2017-03-22 09:06:400

無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中安全的協(xié)作頻譜檢測(cè)算法

在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中,當(dāng)認(rèn)知用戶存在虛假感知信息SSDF時(shí),協(xié)作頻譜感知的性能會(huì)受到巨大影響。為了確保頻譜感知的魯棒性,提出了一種基于信譽(yù)度加權(quán)序貫頻譜檢測(cè)算法來(lái)識(shí)別惡意用戶并減輕他們?cè)斐傻挠绊憽T撍?/div>
2017-11-24 15:41:327

加權(quán)正則文法語(yǔ)言

正則文法是研究自動(dòng)機(jī)的重要工具。引入取值于賦值幺半群的加權(quán)正則文法、加權(quán)類(lèi)正則文法的定義,討論了賦值幺半群上加權(quán)正則文法、加權(quán)類(lèi)正則文法和加權(quán)有限自動(dòng)機(jī)(WFA)的關(guān)系。證明了在賦值幺半群上,已知
2017-11-28 16:52:510

Gerschgorin稀疏度估計(jì)的寬帶頻譜感知算法

針對(duì)在低信噪比( SNR)情況下稀疏度欠估計(jì)和高信噪比情況下稀疏度過(guò)估計(jì)的問(wèn)題,提出了一種基于Gerschgorin理論稀疏度估計(jì)的寬帶頻譜感知算法。首先,該算法利用Gerschgorin理論分離
2017-12-25 15:57:510

基于專(zhuān)利合作申請(qǐng)數(shù)據(jù)分析的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)研究

基于電子信息類(lèi)部分企業(yè)專(zhuān)利合作申請(qǐng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建了加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò),針對(duì)加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò)中邊權(quán)值分布和點(diǎn)強(qiáng)度分布呈現(xiàn)的厚尾效應(yīng)和冪率特征的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化結(jié)構(gòu)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析構(gòu)建了一種新的加權(quán)
2018-01-14 15:41:120

認(rèn)知無(wú)線電中的寬帶頻譜感知技術(shù)的FPGA實(shí)現(xiàn)

項(xiàng)目背景 項(xiàng)目名稱(chēng):認(rèn)知無(wú)線電中的寬帶頻譜感知技術(shù)的FPGA實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目背景:隨著無(wú)線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,無(wú)線用戶的數(shù)量急劇增加,可用頻譜資源變得越來(lái)越稀缺。當(dāng)前的絕大多數(shù)頻譜資源都是采用固定的分配
2018-02-20 22:20:00865

一種選擇觸發(fā)協(xié)作頻譜感知算法

在無(wú)線認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中,常規(guī)協(xié)作頻譜感知算法用于增強(qiáng)頻譜感知的準(zhǔn)確性,但是該算法增加了通信成本以及認(rèn)知用戶的能量消耗。為此,提出一種選擇觸發(fā)協(xié)作頻譜感知算法( STCSS)。該算法基于當(dāng)前頻譜感知能量閾值
2018-02-12 11:12:260

寬帶頻譜感知算法與性能分析

為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下非合作通信、電磁頻譜監(jiān)管等寬帶接收中存在的先驗(yàn)信息缺失、信道失真嚴(yán)重以及頻域呈現(xiàn)不平坦色噪聲的挑戰(zhàn),提出一種基于多尺度功率譜子帶梯度的寬帶頻譜感知算法,該算法不要任何的先驗(yàn)信息
2018-02-23 11:34:293

一種頻率估計(jì)的倍頻等長(zhǎng)信號(hào)加權(quán)融合算法

鑒于倍頻等長(zhǎng)信號(hào)具有重要研究?jī)r(jià)值,而其現(xiàn)有頻率估計(jì)方法存在嚴(yán)重不足,提出一種新型加權(quán)融合算法。首先,根據(jù)倍頻等長(zhǎng)信號(hào)間頻率的倍數(shù)生成倍頻修正矩陣,對(duì)倍頻等長(zhǎng)信號(hào)頻譜進(jìn)行同頻化處理,使之達(dá)到同頻等長(zhǎng)
2018-03-05 11:48:3549

壓縮感知圖像加權(quán)融合算法在熱故障監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

針對(duì)電氣設(shè)備熱故障定位采用彩色圖像融合方法時(shí)數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題,對(duì)彩色圖像融合以及壓縮感知理論進(jìn)行了研究和歸納,提出了一種基于壓縮感知的紅外與可見(jiàn)光彩色圖像加權(quán)融合算法。首先分別將紅外熱圖像與可見(jiàn)光
2018-03-05 15:10:181

多天線盲頻譜感知算法

現(xiàn)有的頻譜感知算法主要在時(shí)間、頻率以及地理空間維度進(jìn)行檢測(cè),對(duì)角度維的利用尚不成熟。將多天線技術(shù)中的到達(dá)角(AOA,angle of arrival)估計(jì)算法應(yīng)用到頻譜感知領(lǐng)域,提出了2種基于空間
2018-03-19 15:29:030

基于頻譜融合特征的手機(jī)來(lái)源識(shí)別算法

隨著手機(jī)錄音設(shè)備的普及以及各種功能強(qiáng)大且易于操作的數(shù)字媒體編輯軟件的出現(xiàn),語(yǔ)音的手機(jī)來(lái)源識(shí)別已成為多媒體取證領(lǐng)域重要的熱點(diǎn)問(wèn)題,針對(duì)該問(wèn)題提出了一種基于頻譜融合特征的手機(jī)來(lái)源識(shí)別算法。首先,通過(guò)
2018-04-19 15:29:270

噪聲中的加權(quán)-什么是加權(quán)

噪音一般用分貝(dB)來(lái)表示噪聲的大小,信噪比(S/N)來(lái)表示噪聲對(duì)有用信號(hào)的影響程度。測(cè)量信噪比時(shí)通常會(huì)標(biāo)注加權(quán)還是不加權(quán)。什么是加權(quán)和不加權(quán)呢? 介紹加權(quán)之前,先介紹測(cè)量帶寬。由于噪聲具有頻譜
2020-05-22 10:24:2211999

一種全新的抗SSDF攻擊協(xié)作頻譜感知算法

算法因假定攻擊強(qiáng)度保持不變而難以識(shí)別動(dòng)態(tài)的篡改數(shù)據(jù)。針對(duì)動(dòng)態(tài)化的SSDF攻擊,提出一種基于能量分類(lèi)器的抗SSDF攻擊協(xié)作頻譜感知算法。該算法首先通過(guò)分析動(dòng)態(tài)SSDF攻擊的特性,結(jié)合距離判別法將鄰居節(jié)點(diǎn)能量分類(lèi),通過(guò)將分類(lèi)結(jié)釆與本地結(jié)果進(jìn)行對(duì)比來(lái)識(shí)別惡意鄰居節(jié)點(diǎn);然后本地節(jié)點(diǎn)在滑動(dòng)
2021-04-14 15:29:428

基于動(dòng)態(tài)加權(quán)和卡爾曼濾波的多源雷達(dá)信息加權(quán)融合方法

為利用多源探測(cè)雷達(dá)航跡數(shù)據(jù)融合形成精度更高的航跡欻據(jù),對(duì)多源信息融合理論方法進(jìn)行硏究,結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用需求,基于經(jīng)典動(dòng)態(tài)加權(quán)方法與卡爾曼濾波技術(shù),提出并設(shè)計(jì)一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的多源雷達(dá)信息加權(quán)
2021-04-25 15:07:497

基于加權(quán)近紅外圖像融合的單幅圖像除霧方法

傳統(tǒng)圖像除霧方法存在無(wú)霧區(qū)域中圖像對(duì)比度過(guò)高的問(wèn)題,導(dǎo)致在某些情況下生成的圖像視覺(jué)效果不夠自然。為了得到自然清晰的除霧圖像,提岀了一種基于加權(quán)近紅外(丶 ear-infrared,NR)圖像融合
2021-05-17 15:29:317

基于北京加權(quán)的多特征融合目標(biāo)跟蹤算法

針對(duì)均值漂移(MS)目標(biāo)跟蹤算法受背景環(huán)境變化干擾較大的冋題,提出一種基于背景加權(quán)的多特征融合目標(biāo)跟蹤算法 BWMMS。引入基于目標(biāo)模型與目標(biāo)周?chē)尘澳P筒罘值?b class="flag-6" style="color: red">加權(quán)函數(shù),細(xì)化各像素對(duì)準(zhǔn)確描述目標(biāo)
2021-05-19 11:55:544

基于絕對(duì)值累積的無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法

在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)的主用戶動(dòng)態(tài)到達(dá)頻譜感知場(chǎng)景中,針對(duì)拉普拉斯脈沖噪聲干擾導(dǎo)致頻譜檢測(cè)性能下降的問(wèn)題,提出基于絕對(duì)值累積(AVC)的頻譜感知算法。假設(shè)接收到的主用戶信號(hào)服從泊松分布,對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行
2021-05-24 17:02:145

融合EMD與LSTM網(wǎng)絡(luò)的頻譜占用度預(yù)測(cè)模型

頻譜占用度是衡量頻譜利用率、反應(yīng)頻譜分配是否合理的重要依據(jù),但是非穩(wěn)態(tài)的頻譜占用度序列為有效的預(yù)測(cè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。文中提出了融合EMD與ISIM的計(jì)算模型( EMD-LSTM),該模型首先對(duì)原始
2021-06-17 09:55:157

基于雙通道多特征融合的電力負(fù)荷智能感知

基于雙通道多特征融合的電力負(fù)荷智能感知
2021-06-18 15:15:107

基于雙通道多特征融合的電力負(fù)荷智能感知綜述

基于雙通道多特征融合的電力負(fù)荷智能感知綜述
2021-07-02 17:09:0521

2021 OPPO開(kāi)發(fā)者大會(huì) 融合感知能力端側(cè)數(shù)據(jù)處理

2021 OPPO開(kāi)發(fā)者大會(huì) 上,融合感知能力端側(cè)數(shù)據(jù)處理
2021-10-27 14:12:581262

雷視融合視頻監(jiān)控應(yīng)用 全天候超視距精準(zhǔn)感知

雷視一體則通過(guò)將視頻監(jiān)控和雷達(dá)融合應(yīng)用,最大程度實(shí)現(xiàn)這兩大技術(shù)方案的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),打開(kāi)了路側(cè)感知設(shè)施升級(jí)的新思路。
2022-08-10 16:55:161773

2023 第三屆 ICVS 中國(guó)自動(dòng)駕駛感知融合技術(shù)峰會(huì):NVIDIA 助力自動(dòng)駕駛技術(shù)落地

環(huán)境感知作為自動(dòng)駕駛的核心技術(shù),是車(chē)輛、行人安全的重要保證。然而,單一的傳感器及檢測(cè)技術(shù)各有優(yōu)劣,很難應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境條件。利用多傳感器進(jìn)行融合則可以?xún)?yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的感知可靠度和靈敏度
2023-03-21 23:10:02474

2023 第三屆 ICVS 中國(guó)自動(dòng)駕駛感知融合技術(shù)峰會(huì):NVIDIA 助力自動(dòng)駕駛技術(shù)落地

環(huán)境感知作為自動(dòng)駕駛的核心技術(shù),是車(chē)輛、行人安全的重要保證。然而,單一的傳感器及檢測(cè)技術(shù)各有優(yōu)劣,很難應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境條件。利用多傳感器進(jìn)行融合則可以?xún)?yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的感知可靠度和靈敏度
2023-03-22 15:45:04274

深入探討感知雷達(dá)技術(shù)的場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)

感知雷達(dá)技術(shù)和攝像頭技術(shù)可以相互融合,以提高自動(dòng)駕駛車(chē)輛的感知能力。攝像頭技術(shù)可以提供更加詳細(xì)的視覺(jué)信息,輔助感知雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行更精確的定位和分類(lèi)。
2023-05-29 09:24:16180

感知無(wú)界 | 物聯(lián)網(wǎng)感知層的智能與融合趨勢(shì)

,物聯(lián)網(wǎng)嚴(yán)格劃分感知層與傳輸層,傳感、通信各自發(fā)展; 階段三:2015-2020年,物進(jìn)入半智能化,對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集提出要求,感知技術(shù)開(kāi)始升級(jí),同時(shí)數(shù)據(jù)量增大,傳輸技術(shù)也高速迭代; 階段四:2020年之后,物進(jìn)入全智能化,萬(wàn)物互聯(lián)走向通感一體,傳感、通信
2023-07-14 10:25:40311

面向泛在頻譜信息實(shí)時(shí)更新與安全傳輸?shù)膭?dòng)態(tài)頻譜分配方法

傳統(tǒng)的頻譜感知協(xié)助數(shù)據(jù)庫(kù)更新頻譜信息需消耗大量能量和額外頻譜資源,同時(shí)在無(wú)感知基礎(chǔ)設(shè)施依托的陌生地域難以發(fā)揮作用。泛在部署的頻譜用戶本身是一個(gè)接收感知單元,能夠掌握實(shí)時(shí)信道體驗(yàn)信息,可作為頻譜信息
2023-10-17 15:08:19259

華為基于5G-A通感融合技術(shù) 首測(cè)微形變和海洋輪船感知監(jiān)測(cè)能力

2023年10月,在IMT-2020(5G)推進(jìn)組的組織下,華為基于5G-A通感融合技術(shù),首測(cè)微形變和海洋輪船感知監(jiān)測(cè)能力,并且驗(yàn)證了無(wú)人機(jī)低空?qǐng)鼍跋碌耐ǜ性鰪?qiáng)性能。 通信感知融合技術(shù)是5G-A
2023-10-23 14:59:43478

自動(dòng)駕駛多模態(tài)數(shù)據(jù)感知融合方案對(duì)比

,傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛技術(shù)可以概括為“2D 直視圖+CNN”時(shí)代,路況感知信號(hào)由相機(jī)收集到的 2D 圖像和雷達(dá)收集到的 3D 圖像組成,感知數(shù)據(jù)基于每個(gè)傳感器的位置形成放射圖像,不同感知結(jié)果通過(guò) CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行后融合,通過(guò)大量計(jì)算統(tǒng)一升維到 3D,符合 3D 狀態(tài)下車(chē)機(jī)行駛的坐標(biāo)系。
2023-11-23 11:05:30523

LeddarTech 發(fā)布 LeddarVision Parking 融合感知軟件堆棧

日?/美通社/ -- 汽車(chē)軟件公司?LeddarTech??致力于為?ADAS、AD 和泊車(chē)應(yīng)用提供獲得專(zhuān)利、基于人工智能的顛覆性底層傳感器融合感知軟件技術(shù)。日前該公司很高興宣布推出LeddarVision
2023-12-22 06:00:40436

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