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。     

基于神经网络的多传感器数据融合

当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。     

基于一致性处理和模糊理论的数据融合算法研究

本文针对异类多传感器对同一物理量进行高精度测量,各测量数据的可靠度估计困难和如何对测量数据进行融合的问题,提出了对多传感器数据进行一致性处理的一种新方法,并基于模糊理论,用模糊贴近度的方法获得多传感器测量数据的融合结果。该方法计算简单,能够客观地反映各传感器测量数据的一致性和可靠程度。既无需知道数据的先验信息,也无需人为设定判别值。实例验证表明,该算法运算过程简洁、快速、有效,获取的结果具有更高的稳定性与精度,适合工程实际应用。     

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。     

数据融合技术在多滚轮法大轴径测量中的应用

为克服单一传感器的不确定性和局限性，全面而准确地描述被测对象，充分利用多传感器之间的协调和互补优势，采用多传感器数据融合技术，设计了多滚轮法大轴径测量系统。该系统利用电位移传感器、光栅测角、光电测转数、压力测量等系统以及温度传感器、多路温度巡测仪，对不同时间和空间的测试数据进行融合、处理，极大地提高了测量系统的性能和效率，可得到高精确度的大轴径测量尺寸。     

多传声器数据融合方法研究

从多传感器数据融合理论出发，提出了多传感器数据融合的基本原理，讨论了多传感器数据融合的几种方法以及选择融合方法的原则。     

一种多尺度数据融合模型的工程实践与相关理论问题

为解决不可重复测量物理量的真值估计问题,提出了一种"多尺度数据融合模型",该模型采用多传感器对同一物理量同时进行测量,对各个传感器的测量结果进行小波变换,并在不同小波尺度域对各个传感器的测量值进行多尺度加权平均,通过逆小波变换得到待测物理量的真值估计。笔者对该模型进行了分析和总结,包括对相关领域研究的评述,在此基础上,给出了数据融合定理及一些重要的推导及结论。     

多传感器稳健融合跟踪算法

讨论了多传感器融合跟踪的稳健性算法．针对集中式多传感器的融合跟踪结构，采用统计方法和随机逼近方法分析了传感器最优权的选取原则，得出了传感器融合对公共测量噪声没有影响的结果．依据最优选取原则给出了两种自适应融合跟踪算法，算法能在线适应传感器性能的变化，并使融合方差最小．采用典型航路进行了算法仿真，结果验证了理论分析的合理性和工程应用有效性．     

一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法

针对多传感器数据融合目标识别问题，基于D-S证据理论，提出了加权证据合成的时空域目标识别算法。该方法充分利用了多传感器多周期的测量数据，并根据D-S合成规则要求参与合成的各证据具有相同权重的特点，充分考虑了提供证据的信源即各个传感器的可靠性。在合成中，引入证据权的概念，解决了不同权重的多传感器数据融合问题，在一定程度上改善了目标识别系统的性能。最后通过计算实例表明算法是有效的。     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

触觉传感阵列信号的信息融合处理

在智能机器人服装中,压力传感器阵列输出性能易受环境温度、电压扰动等非目标参量因素的影响,其间存在的交叉干扰常导致测量精度显著降低。针对上述问题,提出了一种新的用于测量分布压力的压电传感阵列及其信号处理的方法。设计了传感信号的处理流程;析取并有效地处理了置信距离矩阵和关系矩阵融合中的有用数据;提出了用概率最大值法和极大似然法对多传感器信息作有效融合处理的方法。实验结果表明,该方法可消除温度对压力传感器的影响,减小了单个传感器不确定性的误差影响,提高了压力分布测量数据的稳定性和测量精度,可显著改进压力图像重构精度。     

基于Rough集的多传感器信息融合

Rough集是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,将其应用于多传感器信息融合中,可以简化规则的描述和表示,有利于快速得到最小融合算法,同时可以解决数据超载问题,形成多传感器信息融合算法。     

Data acquisition, analysis and applications of multi-sensor integration

This paper presents some key techniques for multisensor integration system, which is applied to the intelligent transportation system industry and surveying and mapping industry, e.g. road surface condition detection, digital map making. The techniques are synchronization control of multisensor, spacetime benchmark for sensor data, and multisensor data fusion and mining. Firstly, synchronization control of multisensor is achieved through a synchronization control system which is composed of a time synchronization controller and some synchronization subcontrollers. The time synchronization controller can receive GPS time information from GPS satellites, relative distance information from distance measuring instrument and send spacetime information to the synchronization subcontroller. The latter can work at three types of synchronization mode, i.e. active synchronization, passive synchronization and time service synchronization. Secondly, spacetime benchmark can be established based on GPS time and global reference coordinate system, and can be obtained through position and azimuth determining system and synchronization control system. Thirdly, there are many types of data fusion and mining, e.g. GPS/Gyro/DMI data fusion, data fusion between stereophotogrammetry and PADS, data fusion between laser scanner and PADS, and data fusion between CCD camera and laser scanner. Finally, all these solutions presented in paper have been applied to two areas, i.e. landborne intelligent road detection and measurement system and 3D measurement system based on unmanned helicopter. The former has equipped some highway engineering Co., Ltd. and has been successfully put into use. The latter is an ongoing research.     

基于多传感器信息融合的机器人故障诊断

提出一种新型的多传感器信息融合方法,并将此方法与支持向量机相结合,针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断;通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优,成功地对3种故障进行了诊断;同时,对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明,在传感器测量数据一定的条件下,融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响.     

多变量过程传感器故障检测的SVM方法

提出一种适用于具有纯滞后多变量过程的传感器故障检测方法.该方法结合支持向量机回归算法与数据驱动的信息融合技术,给出一种采用广义支持向量机观测器的传感器故障检测、分离和数据恢复系统的架构.每个关键传感器都配置一个由过程输入和除被监视传感器之外的过程输出共同驱动的观测器,对传感器实际输出与观测器输出进行了比较,并对数据的有效性进行了确认.多组分精馏塔系统实验表明,该方法能够对过程传感器故障进行检测,并且具有较好的鲁棒性.     

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．     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

多传感器数据的处理及融合

针对多传感器数据的多样性, 提出一种改进的数据融合算法. 首先, 利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩; 其次, 对处理后的数据进行分层, 并对系数进行Kalman滤波, 同时利用Mallat快速重建算法重构数据; 最后, 利用最大、 最小贴近度计算传感器数据的信噪比, 并通过信噪比进行数据融合. 基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明, 该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、 小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.