基于独立区域划分和压缩感知的数据融合方法

• 作者: 张素智 杨芮 陈小妮
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 压缩感知 区域划分 负载均衡 信息熵
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.08.012

摘要

数据融合是将传感器中的信息按一定准则进行综合整理,从而获得对目标的一致性描述.压缩感知(compressed sensing,CS)技术能利用更少的数据和合适的重构方法得到更精确的原始信号.针对传统数据融合方法不能有效、精确地处理海量的数据,导致融合效果不理想的问题,为提高数据融合的效率和融合效果,根据压缩感知理论的特点,提出了一种基于独立区域划分和压缩感知的数据融合方法.该方法运用压缩感知理论对数据进行采样以获得测量值,并通过独立数据区域划分和负载均衡方法对样本数据进行划分从而形成联合区域.计算了互信息融合权重系数,根据压缩感知系数重构方法获取融合后的数据.仿真实验结果表明,对比传统的数据融合方法,该方法具有较好的稳定性和融合效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张素智	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	69	349	9.0	15.0
2	陈小妮	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	6	3	1.0	1.0
3	杨芮	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	8	16	3.0	3.0