多尺度信息融合算法研究.pdf

1、在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,考慮到目標(biāo)的觀測信息具有多尺度特性,在單一尺度上進行信息融合難以表現(xiàn)信號的時頻信息,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)出來,因此,研究多尺度信息融合算法具有重要的理論研究和實用價值。本文重點研究了基于小波變換的信息融合問題。具體研究內(nèi)容如下:
　　 首先,簡要介紹了多尺度信息融合所需要的基礎(chǔ)知識,主要包括小波變換理論、多尺度系統(tǒng)理論和狀態(tài)估計理論,為信息融合算法的研究奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 接

2、著,分析了兩種信息采集方法。針對奈奎斯特采樣理論造成了大量無用數(shù)據(jù)的采集的問題,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,減輕了系統(tǒng)因傳輸和存儲大量數(shù)據(jù)帶來的壓力。另外,對測量數(shù)據(jù)進行了曲線擬合,解決了時間配準(zhǔn)問題。
　　 然后,研究了基于harr小波的集中式融合估計算法,并且應(yīng)實時性需求,對尺度間的投影算子的估計方法進行了改進,建立了集中式多尺度估計模型,解決了對