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传感器网络中信息压缩与融合理论及算法研究
  • 项目名称：传感器网络中信息压缩与融合理论及算法研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60574032
  • 申请代码：F030119
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：周杰
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：四川大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

传感器网络是具有广阔应用背景，当前十分热门的研究领域，其中的问题涉及计算机科学、信息科学和数学的多个分支，如在能量、通信带宽限制下传感器最优压缩、融合、容错等问题对传感器网络的性能和可靠性起着至关重要的作用，而其数学本质上是各种约束条件下的优化问题，需要将现代数学中多个分支的最新理论和方法恰当地应用其中。本项目研究内容包括研究估计融合中通信约束下传感器数据维数的最优压缩模式，以及有效的熵压缩编码方案；对传感器噪声分布未知这一更加符合应用实际的情形, 研究能量和通信带宽限制下决策融合中的最优传感器决策律，估计融合中传感器数据最优量化方案及配置策略，实现传感器网络的优化设计。这些内容属于传感器网络研究领域基本而重要，同时又具有挑战性的前沿课题，解决上述问题对科学和技术的发展都具有重要意义。

中文主题词： 传感器网络;信息融合;信息压缩;最优化
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 9
  • 0
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  • 0
期刊论文
Some Progress in Sensor Network Decision Fusion
New Results about the Relationship between Optimally Weighted Least Squares Estimate and Linear Mini
Recursive Least Squares with Linear Constraints
Linear B-Spline Copulas with Applications to Nonparametric Estimation of Copulas
General Methods to Transform Unreliable Scores of Predicted Exons to Probabilistic Scores
基于C-均值聚类的分布式估计融合系统的量化器设计
Gene Prediction on Long DNA Sequence Using Multiple Sources of Evidence
An Efficient Algorithm for Optimal Linear Estimation Fusion in Distributed Multisensor Systems
Optimal Kalman Filtering Fusion with Cross-Correlated Sensor Noises
传感器网络中信息融合的几个基本问题
基于Copulas的多元密度函数估计方法
多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合
多机场动态地面等待问题中起降能力的概率更新策略
推广的Dempster合成规则在航迹关联中的应用
基于UPF的中程飞行冲突探测
会议论文
Optimal Sensor Rules and Unified Fusion Rules for Multisensor Multi-hypothesis Network Decision Syst
The Linear Minimum Mean-Square Error Estimation with Constraints and Its Applications
Applications of Random Parameter Matrices Kalman Filtering in Uncertain Observation and Multi-Model
Multivariate Archimedean Copula Model Selection via l_1-Norm Symmetric Distribution
The Kalman Type Recursive State Estimator with a Finite-Step Correlated Process Noises
Combination Rules of Fuzzy Sets via Random Set Formulation
A New Method of Data Compression in Multisensor Estimation Fusion
An Algorithm for Simultaneously Searching for Optimal Fusion Rule and Corresponding Local Sensor Com
A Randomized Approach for Mid-range Aircraft Conflict Detection Based on the Unscented Particle Filt
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