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J-GLOBAL ID：201902284367733421   整理番号：19A2591203

独立領域分割と圧縮センシングに基づくデータ融合手法【JST・京大機械翻訳】

Data Fusion Method Based on Independent Region Division and Compressed Sensing

著者 (3件)： Zhang Suzhi (鄭州軽工業学院 計算机与通信工程学院,河南 鄭州,450001) ,  Yang Rui (鄭州軽工業学院 計算机与通信工程学院,河南 鄭州,450001) ,  Chen Xiaoni (鄭州軽工業学院 計算机与通信工程学院,河南 鄭州,450001)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 29  号： 8  ページ： 63-66  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データ融合は,センサからの情報を一定の基準に従って統合的に整理して,目標の一貫性記述を得る。圧縮センシング(compressedsensing,CS)技術はより少ないデータと適切な再構成方法を利用して、より精確な原始信号を得ることができる。従来のデータ融合方式では,データ融合の効率と融合効果を改善し,データ融合の効率と融合効果を改善するために,圧縮センシング理論の特性に従って,独立領域分割と圧縮センシングに基づくデータ融合法を提案した。圧縮センシング理論を使用して,サンプルデータをサンプリングして,独立データ領域分割と負荷平衡方式によってサンプルデータを分割して,結合領域を形成した。相互情報融合重み係数を計算し,圧縮センシング係数再構成法により融合データを得た。シミュレーション結果により,従来のデータ融合法と比較して,本方法は,良好な安定性および融合効果を持った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  センサ ,  *データ融合 ,  結合部位 ,  シミュレーション ,  負荷分散 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 重み係数 ,  情報フュージョン ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 領域分割 ,  圧縮センシング ,  データ融合 ,  手法