自校正观测融合解耦Wiener状态预报器

对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

考虑铁损的永磁同步电机无位置传感器控制算法

为开发有效可靠的永磁同步电机无位置传感器控制算法，针对考虑铁损电阻的电机等效电路模型，分别在d-q旋转坐标系和α-β静止坐标系下推导得到了扭矩电流状态微分表达式，在此基础上设计滑模观测器观测电机转速和转子位置信号.为验证观测效果，对两种坐标系下的无位置传感器算法进行了仿真和对比分析.根据d-q轴系下转子位置信号准确度低、α-β轴系下观测信号存在高频抖振但准确性高的特点，提出一种基于扩展卡尔曼滤波的融合观测算法.仿真结果表明，该融合观测算法的观测结果误差更小，且具有良好的动态特性，并通过实验验证了融合观测算法的有效性.     

目标对载机准确定位的数据融合方法的分析

主要研究在机载光电跟踪系统中，红外传感器和传统的雷达传感器测量信息的融合c基于Kalman滤波的数据融合理论，建立目标对载机准确定位的物理模型和极坐标下的数学模型，研究观测值加权融合算法、观测状态向量合并和状态估值融合反馈3种算法，并进行了协方差分析比较，通过仿真实验表明：观测值加权融合算法的性能更优于其它两种算法。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器.可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题.同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘（WLS）法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。     

带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器

对于带不同局部动态模型和多传感器的的线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则．提出了系统公共状态的三种最优加权融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于信号融合滤波。用增广状态方法．将待估信号看成子系统公共状态,提出了信号多传感器信息融合滤波的一种设计方法。     

多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法

对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归（AR）模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法（MRELS）得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性。一个仿真例子验证了其有效性。     

考虑自支持度和互支持度的多传感器一致性测度算子

针对传感器观测结果可能存在虚假甚至错误信息从而影响数据融合估计的问题,研究了一种度量多传感器观测结果一致性的测度算子.在进行数据融合估计之前,首先对多传感器的观测结果进行一致性检验,从而识别并剔除失效传感器的观测结果,最终获得一致性估计.该一致性测度算子基于Hampel粗差鉴别思想,同时考虑传感器的自支持度和传感器之间的互支持度,经过综合后给出传感器观测结果的一致性测度信息.仿真实验结果表明,该方法简单有效,能够准确识别传感器的虚假和错误观测结果,剔除失效传感器,同时能够给出传感器观测结果的质量评价,为数据融合估计提供可靠的一致性传感器组.     

煤矿井下飞行机器人建模与仿真

针对煤矿井下飞行机器人自主导航、数学模型不完善与实验数据缺失问题,建立了煤矿井下飞行机器人运动力学模型、传感器观测状态估计模型、仿真系统。自定义煤矿井下导航坐标系,在简化后的微分平坦状态空间,建立线运动与角运动的运动力学模型;选用三维激光雷达、惯性测量单元(IMU)、相机传感器,并分别建立其观测模型,进而在特殊欧式群SE(3)空间,构建基于优化理论的传感器观测状态估计模型;搭建仿真系统并模拟煤矿井下工作面场景,对建立的运动力学模型和传感器观测状态估计模型进行仿真实验。建立的煤矿井下飞行机器人的运动力学模型与状态估计模型可行、有效,生成的仿真数据集为后续研究提供参考。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

多传感器信息融合Wiener反卷积平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合ARMA信号Wiener反卷积平滑器,给出了计算局部平滑器误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。     

数据融合技术在车辆动态称重系统中的应用

为了提高车辆动态称重的抗干扰能力,设计了包含压力传感器和加速度传感器的称重板,并依据此系统的结构和特点,提出了三种数据融合计算方法:同一传感器多测量周期的数据融合、同类传感器的多传感器数据融合和异类传感器数据融合,以保证参数检测的可靠性和准确性。试验证明,该系统的测量精度较高,并能满足系统的实时性要求。     

基于回归预测算法的无线传感器数据融合

无线传感器网络技术作为21世纪最有影响力的世纪技术,得到了越来越多的广泛关注,而无线传感器的能量问题,是制约无线传感器网络发展的核心问题之一。由于无线传感器的能量十分有限,因此要求尽最大可能减少能量的消耗,进而达到延长使用寿命的目的。课题从研究无线传感器节点采集到的数据开始,通过对采集到的周期数据进行分析,找出某种潜在规律,从而选择一种现有的回归模型进行下一周期的预测,如果下一采集周期的采集数据满足预测规律,则不必向汇聚节点上传数据,进而减少了数据的传送次数,节约了能量。基于回归预测算法的无线传感器数据融合是依据沈阳地区的温度数据为样本,同时应用MATLAB仿真模拟,根据模拟验证的结果表明该算法确实做到了减少数据的传输量,达到了节约传感器能量,延长了无线传感器网络寿命的目标。     

Application of Clustering Fusion on Foreign Fibers Measure-Control System

According to the structure characteristics of foreign fibers detection system,the foreign fiber flow flux mathematical model and fiber detection system were designed.The information fusion clustering structure of foreign fiber flow flux was put forward.The data of the pressure difference,pressure,temperature,and density sensor which had impacted on flux were integrated and output by the Adaptive Resonance Theory-2(ART-2)network and BP network to clustering analysis of output space.The clustering control str...     

传感器的故障诊断技术研究

传感器故障检测与诊断技术是一门综合学科,涉及到了许多应用领域.对传感器的故障类型进行了分类,介绍了传感器故障诊断的各种方法,对一些方法进行比较.最后,分析了现有故障诊断方法的发展趋势.     

热式多传感器信息融合的气固质量流量检测

提了邮热式多传感器信息融合的气固质量流量检测方法,采有复合传感器,可同时按换热法和热平衡法两种原理进行固相流量在线测量,研究了两种方法的测量原理和数学模型,结合两种方法的测量结果,经过信息融合处理,可以提高气固质量流量检测的精度和可靠性。     

一种多传感器数据信息的融合算法

为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题,提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析,以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出,该算法可以有效地剔除性能不符合系统标准的传感器,从而更...     

基于BP神经网络的压力传感器数据融合

多传感器数据融合问题已经引起许多学者的广泛关注.通常,压力传感器都存在交叉灵敏度,其主要表现在传感器静态特性不仅受目标参量的影响还受多个非目标参量的影响.由于传感器的输出受多个参量的变化的影响,导致其性能不稳定,测量精度降低.针对温度、噪声、电源波动等多种环境因素影响压力传感器输出电压值这一问题,在阅读了大量的参考文献...     

基于数据融合理论对空气流量传感器进行温度补偿的研究

介绍了热线式气体流量传感器的敏感机理，它是根据热平衡原理在电流和气体流量之间建立确定的函数关系，由此得出了传感器的数学模型．在实际应用中，温度的变化会影响到气体的热传导、密度等特性，导致传感器输出信号的变化．提出了将数据融合理论应用于传感器的温度补偿，对流量和温度同时进行监测，采用线性回归分析法，建立气体流量与传感器输出之间的关系，有效地消除温度变化的影响，提高传感器的精度．给出了系统实现的方法和实测数据，进行了有益的尝试．