多传感器数据融合的最优化精确解及相应的随机递推算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    19671062
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    4.5万
  • 负责人：
    朱允民
  • 依托单位：
    四川大学
  • 学科分类：
    A0601.控制中的数学方法
  • 结题年份：
    1999
  • 批准年份：
    1996
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    1997-01-01 至1999-12-31

项目摘要

本项目在多传感器数据融合的最优化精确解方面获得了如下在国际上先进的研究结果；1对判决融合问题，获得了一般观测数据下，最优传感器律应满足一组积分方程，构造出了迭代算法并证明了收敛性。2获得了一种特定形式的最优融合律的精确表达形式，是国际上第一个在相关观测下的结果，3对动态系统状态估计问题，获得了最优融合系数阵的精确表达式以及表达式中参数的递推算法，使以往结果均成为本结果的特例，4严格证明了带反馈的动态系统状态估计融合分式是线性无偏最小方差意义下的精确解，这些结果从科学意义上更准确地反映了数据融合的本质，其一般性又将扩大应用的范围，这些结果部分已发表在国际核心期刊或国际会议文集上。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
The optimality for the distributed Kalman filtering fusion with feedback
带反馈的分布式卡尔曼滤波融合的最优性
  • DOI：
    10.1016/s0005-1098(01)00074-7
  • 发表时间：
    2001-09-01
  • 期刊：
    AUTOMATICA
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Zhu, YM;You, ZS;Li, XR
  • 通讯作者：
    Li, XR

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其他文献

多传感器分布式Neyman-Pearson 检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    四川大学学报 （自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘宇;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
传感器网络中信息融合的几个基本
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    信息与控制, 2006第二期
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周杰;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
有限停时Neyman-Pearson型序贯概率比检验新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    四川大学学报 （自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张可数;朱允民;李晓榕
  • 通讯作者：
    李晓榕
分块强凸函数的加速块坐标下降算法的O(1/k^2) 收敛率
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋恩彬;史清江;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
多传感器分布式区间估计融合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘宇;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民

其他文献

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朱允民的其他基金

偏差有界不确定动态系统容偏数据关联和估计融合研究
  • 批准号：
    61273074
  • 批准年份：
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多传感器网络决策和估计融合中的信道容错性问题研究
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    60874107
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
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  • 批准年份：
    2003
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    7.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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