多尺度信息融合算法研究

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1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。與我～同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。研究生簽名：童壁鱟沙P年鄉(xiāng)月力日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容，可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容。對(duì)于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名：馬需跨功抄年多月刀日，o●●^I-■量L多尺度信

2、息融合算法研究摘要Ⅷ㈣㈣㈣㈣fY2062600標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，考慮到目標(biāo)的觀測(cè)信息具有多尺度特性，在單一尺度上進(jìn)行信息表現(xiàn)信號(hào)的時(shí)頻信息，而多尺度信息融合可以將目標(biāo)的本質(zhì)特征更好的表現(xiàn)出，研究多尺度信息融合算法具有重要的理論研究和實(shí)用價(jià)值。本文重點(diǎn)研究了變換的信息融合問(wèn)題。具體研究?jī)?nèi)容如下：，簡(jiǎn)要介紹了多尺度信息融合所需要的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括小波變換理論、多理論和狀態(tài)估計(jì)理論，為信息融合算法的研究奠定了理論基礎(chǔ)。，分析了兩種信息采集方法。針對(duì)奈奎斯特采樣理論造成了大量無(wú)用數(shù)據(jù)的采，研究了基于壓縮傳感理論的目標(biāo)數(shù)據(jù)采集以及重構(gòu)算法，仿真結(jié)果表明該算法可以利用較少的數(shù)據(jù)精確重構(gòu)出原始信號(hào)，減輕了

3、系統(tǒng)因傳輸和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)帶來(lái)的壓力。另外，對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了曲線擬合，解決了時(shí)間配準(zhǔn)問(wèn)題。然后，研究了基于ha．rr小波的集中式融合估計(jì)算法，并且應(yīng)實(shí)時(shí)性需求，對(duì)尺度間的投影算子的估計(jì)方法進(jìn)行了改進(jìn)，建立了集中式多尺度估計(jì)模型，解決了對(duì)來(lái)自不同傳感器不同分辨率的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效實(shí)時(shí)融合的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)，并通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了多尺度融合算法的有效性以及相對(duì)于單一尺度融合算法的優(yōu)越性。最后，針對(duì)非線性動(dòng)態(tài)多尺度系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，主要研究了狀態(tài)方程非線性、測(cè)量方程線性的多尺度系統(tǒng)，建立了非線性多尺度估計(jì)模型，研究了基于該模型的融合算法，并對(duì)算法進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該算法可以很好的解

4、決非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的多尺度融合問(wèn)題。．關(guān)鍵詞：信息融合，壓縮傳感，多尺度分析，非線性系統(tǒng)，卡爾曼濾波]Firstofall，somebasicsthepaperneedssuch舔wavelettransformation,multi-scaletheoryandstateestimationtheoryareintroduced．ThesebaSicslaidthetheoreticalfoundationforthestudyofinformationfusionalgorithm．Then,twoinformationsamplingmethodsareanalyzed．Becaus

5、etheNyquistsamplingtheoremcausesalotofuselessinformation,thispaperstudiesdatacollectionandrecoveryalgorithmbaSedoncompressedsensing．Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcanusesmallamountofdatatoregaintheoriginalsi弘alwhichreducesthepressureofstoringandtransmittingthedata．Thepaperstudiesamuti—sc

6、aleinformationfusionalgorithmbaSedonharrwavelet．Inordertomeettherequirementofrealtimecapability,weimprovetheestimationalgorithmofprojectionoperator，andthengetamulti-scalemodelforinformationfusion．Analgorithmisproposedsolvingtheproblemaboutreal—timefusionofinformationofdifferentscalesfromdifferent

7、sensorsandgettingtheoptimalestimationofthesystem’Sstate．Thesimulationresultsshowthevalidityofthealgorithmanditssuperioritycompared、)l，inlthealgorithmonasinglescale．Finally，considertheproblemthatthepracticaldynamicsyste