一种阵列式传感器数据融合方法的研究

提出了一种基于支持度和自适应加权的阵列式传感器数据融合方法。其特点是通过关联融合多组测量信号序列以降低静态数据的随机测量误差。对单传感器测量信号序列,采用支持度方法计算每个测量数据的综合支持度和加权因子,然后对测量信号序列进行加权融合。对阵列式传感器多组测量信号序列,基于单传感器数据融合,利用自适应加权方法,在总均方误差最小意义下进行多组测量信号序列数据融合。仿真结果表明,该阵列式传感器数据融合方法是有效的。     

基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究

为提高自动驾驶车辆传感数据融合后的精度,提出基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究.建立多尺度下多传感数据动态模型,确定传感数据的动态矩阵,实现动态评价.将获得的动态数据矩阵中引入DCA算法,利用其中的抗原对动态数据进行规范化处理.获得规范化后的传感数据后,利用平均加权方法,调整数据之间的权值,实现数据融合.为了验证设计的数据融合方法的可行性,设计对比实验,采用半实物的自动驾驶车辆,对其中传感数据进行融合处理,结果证明设计的融合方法在进行数据融合后,得出的数据精度更高,为99.8％,时延较短,平均为150 ms左右,满足设计初衷.     

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。     

基于动态层次聚类分析的多传感器一致性融合算法

为了提高集中式多传感器一致性数据融合的精度,在数据融合过程中,必须考虑从各传感器获得的数据可信度.为了克服现有一致性数据融合算法中定义的距离矩阵和关系矩阵存在的不对称性和主观性等缺点,本文定义了概率距离矩阵和基于统计置信度的关系矩阵,然后讨论了多正态分布共同均值的极大似然估计的统计性质和递推特性,并根据估计量的方差统计性质提出了一种基于动态层次聚类的多传感器一致性数据融合处理的方法,数据实验的计算结果表明,该算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法.     

基于应变测量的隧道周边水土压力反演方法研究

周边水土压力变化是影响隧道结构安全的重要指标,但既有监测方法难以实现周边水土压力的长期准确测量.鉴于此,提出了一种基于应变测量的隧道周边水土压力反演方法.首先介绍了隧道周边水土压力的简化模型,并基于最小二乘法建立了应变-压力的反演矩阵;然后通过预埋光纤光栅传感器测量隧道结构断面的应变分布,并通过应变-压力之间的关系来反演隧道周边水土压力;最后分别通过有限元模型和隧道工程现场监测试验证明了反演的隧道周边水土压力的精度可满足工程需求.由于光纤光栅传感器在长期监测隧道结构断面的应变分布时具有的优良性能,因此通过应变-压力之间的关系反演隧道周边水土压力的方法可用于隧道周边水土压力的长期监测.     

基于烟花优化的WSN数据融合算法

为减少无线传感器网络(WSN)中的数据冗余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP)．首先在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布,使初始烟花分布更加均匀;然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵和阈值矩阵等参数进行数据融合;最后通过仿真对算法的性能进行测试和分析．仿真结果表明：对比其他算法,IFWABP算法提升了WSN数据融合的精度,降低了网络能耗,延长了网络生命周期．     

基于传感阵列的足底压力扫描系统设计研究

为提高足底压力采集的精度, 减少测量中对实验者自然步态的影响, 基于自主研发的平板式传感器, 开发了面向多传感单元的足底压力扫描系统。通过对压力采集系统结构的改进设计以及对采样时序的优化处理, 有效地减少了传感器及电路系统引入的噪声干扰, 实现了对大尺寸(71.9 cm×33.5 cm)、高空间分辨率(2.8个/cm², 共6720个传感单元)压力传感系统的设计实验, 实验中采样率为100 SPS。该系统已在广州市第一人民医院康复科进行测试与实验。该系统可应用于步态康复训练, 为医生评估患者康复情况和制订针对性的治疗方案提供有效的量化数据参考。     

一种基于均值法的无磁芯电流互感器设计及误差研究

无磁芯传感器阵列在宽频率范围内具有测量功耗低和精度高等特点,被认为是新一代电子式电流传感器的最佳选择。由于其结构上不存在磁芯,且载流导体在空间中的磁场分布遵循毕奥-萨伐尔定律,因此载流导线与无磁芯传感器阵列之间的位置信息变化会影响测量精度。该文针对其空间位置变化产生的测量误差进行建模分析,探究了传感器数量与尺寸对测量精度的影响,最后根据研究结果设计了一款无磁芯传感器阵列,实验结果表明其具有较高的测量精度。     

基于多传感器抗差融合的UKF弹道跟踪算法

弹道跟踪测量过程中,由于环境的复杂性和测量机制自身的问题,测量数据不可避免存在异常值等.传统的加权观测融合估计算法往往直接对来自各个传感器的测量数据进行处理,忽略了数据质量问题对滤波精度的影响.为解决此问题,在加权观测融合算法的基础上引入抗差估计理论,根据观测融合值与融合预测值,计算测量融合残差向量、抗差权重因子和融合观测向量等价协方差阵,实现了异常值的实时分离与修正,解决了融合过程中由于测量数据存在污染导致弹道数据处理精度下降的问题.同时引入平方根滤波思想,避免了常规UKF中误差协方差矩阵非正值引起的滤波散度问题.仿真结果表明该算法估计精度高,计算负担小,能有效地减小测量误差对弹道定轨精度的影响.     

水下目标多元声传感阵列网络定位方法

针对由于环境干扰因素等影响水下目标精确定位的问题,提出了采用以声传感器为核心的多五元声传感阵列网络定位方法。根据水下空间环境,建立了多五元声传感阵列网络定位空间数学模型,研究与分析网络结构的多五元声传感阵列定位算法,给出了水下目标多五元声传感阵列网络定位参数的计算式及误差分析。分析表明:多五元声传感阵列网络定位参数的精度与声传感器阵列的布阵方式和声传感器之间的时延密切相关,随着时延的增大,水下目标方位角、俯仰角及距离误差也增大;通过采用单五元声传感阵列定位算法和多五元声传感阵列网络定位模拟对比实验,在同一区域下,多五元声传感阵列网络定位算法测量误差小于单五元声传感阵列定位算法测量误差,验证了水下目标多五元声传感阵列网络定位具有测试精度高的优点,为水下目标的精确定位及精确制导研制提供了技术方法,为开拓水下目标检测奠定了基础,具有很高的应用价值。     

基于MSP430单片机的数字式水表设计

为了提高测量精度,利用TI公司MSP430系列单片机的特点开发出利用维权磁敏传感器的数字式叶轮水表。给出了传感器的信号处理电路及软件处理程序流程。介绍了MSP430单片机的特点并详细讨论了其中断处理特点。并利用线性分段插值的方法对水表的非线性仪表系数进行误差修正。实验数据证明利用该方法设计的水表在全量程内都可保持较高的精度。     

基于分布式光纤温度传感器的热源定位方法

分析了光纤温度传感器在温度探测中的优势,讨论了基于反斯托克斯／斯托克斯比值的分布式光纤温度传感器的信号处理方法．提出了一种基于信号时移的估计和分布式光纤温度传感器阵列源信号来解决平面或球面热源定位的信号处理算法．根据平面和球面波前的不同,可以分别利用远场算法和近场算法来确定热源的位置,仿真实验证明算法可行．     

一种提高并行共焦显微测量重复性精度的方法

并行共焦测量是利用微透镜和小孔列阵产生一个二维点光源阵列,实现对物面上一个二维阵列物点的同步共焦测量。传统的共焦显微测量系统对三维形貌进行重构,是通过搜索各个轴向扫描图像中光斑光强极值点的位置来获取三维轮廓,轴向扫描间距的选取对测量精度和重复性的影响很大。文章介绍了一种新的数据处理方法,其先对各物点的轴向光强采样值进行线性拟合,再由拟合得到的直线确定最大光强所对应的轴截面位置,这样可以在较大的轴向采样间距下获得较高精度的三维轮廓信息。实验结果表明,采用这种数据处理方法,测量精度和重复性精度均有所提高。     

基于神经网络的光纤光栅压力传感器的温度补偿

针对光纤光栅自身对温度和应变的交叉敏感性,以及光纤光栅压力传感器的输出受环境温度影响很大且不易消除的问题,以聚合物封装的光纤光栅传感器为例,提出了用BP神经网络实现光纤光栅压力传感器温度补偿的方法,解决了传感器输出特性的非线性校正的问题．通过Matlab仿真结果显示,系统最大测量误差由1915％降低到4．26％;实验证明该方法可以有效地减少温度对光纤光栅压力传感器测量精度的影响．     

基于互质阵列的米波雷达低仰角估计方法

目前基于互质阵CPA虚拟阵列的低仰角估计方法虽然近似可行，但受多径效应影响，其存在测角误差大的问题。对此提出一种基于互质阵物理阵列的实值低仰角估计方法，首先利用互质阵列建立信号模型，并根据物理阵元位置计算回波信号协方差矩阵，然后对其进行实值处理后利用最大似然估计或广义多重信号分类MUSIC算法获得精确的低仰角，最后利用几何关系获得目标高度。仿真实验对比了均匀线阵和互质阵虚拟阵列法的低仰角估计性能，在重点分析目标仰角、信噪比和快拍数等因素对低空目标仰角估计精度的影响的基础上得出一般性结论，证明了所提估计方法的准确性与优越性。     

基于灰色关联分析的多传感器数据融合方法

提出了一种基于灰色关联分析的多传感器数据融合方法，计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵，进行灰色优势分析，然后进行数据融合。此方法考虑了各传感器测量数据的精确度，而且删除了测量比较差或测量不到的数据。仿真结果表明，应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性，适用于多传感器的数据融合。     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

Avoiding obstacles by using a proximity infrared sensor skin

Placement and wiring of vast amount of sensor elements on the 3-dimensionally configured robot surface to form soft sensor skin is very difficult with the traditional technology. In this paper we propose a new method to realize such a skin. By implanting infrared sensors array in an elastic body, we obtain an elastic and tough sensor skin that can be shaped freely. The developed sensor skin is a large-area, flexible array of infrared sensors with data processing capabilities. Depending on the skin electronics, it endows its carrier with an ability to sense its surroundings. The structure, the method of infrared sensor signal processing, and basic experiments of sensor skin are presented. The validity of the infrared sensor skin is investigated by preliminary obstacle avoidance trial.     

阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究

为解决非均匀高斯白噪声背景下常规近场声源定位算法精度低的问题,提出一种基于噪声协方差矩阵估计的近场声源定位,预白化MUSIC算法,该方法首先从阵列输出数据中估计出噪声协方差矩阵,再利用估计出的噪声协方差矩阵预白化阵列协方差矩阵,从而提高常规算法的估计性能.仿真结果表明,在非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位中,预白化MUSIC算法定位性能高于常规MUSIC和Capon算法的估计性能.     

利用线阵CCD对物体振动精密测量的研究

介绍了一种采用线阵CCD测量物体振动的方法。该方法采用线阵CCD作为光电传感器件,通过对CCD输出信号进行二值化处理并从计算机获得数字式信号,从而实现对物体的振幅、频率和相位等相关参数的精确检测。实验结果表明,与其他传统的检测方法相比,该方法非接触测量、操作简单、精确度高、稳定可靠等优点,可应用到各种机械振动的检测中。