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...     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

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...     

多传感器数据融合技术在红外水分仪中的应用

水分检测技术是一门涉及多学科的综合性技术.红外水分仪在检测过程中受到温度、背景光等的影响,使其检测精度下降.本文引入基于BP神经网络的多传感器数据融合技术,为红外水分仪的数据处理提供了新的思路;并用Matlab进行多传感器数据融合仿真,且取得了较为理想的效果.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

数据时空融合算法在无线多传感器网络中的应用

无线传感器网络是一种新兴的、全新的技术,它常常应用于工业领域以及恶劣的环境中.在标准ZigBee协议中没有设计相关的数据融合规范,使其只能用在低数据冗余的应用场合.大规模网络中的数据冗余度大,并且网络中的数据冗余会引起节点频繁地争抢信道,网络时延增加甚至出现网络瘫痪;因此针对同类多传感器测量数据中含有的噪声和传输中包含大量冗余信息,通过多次实验对几种算法进行仿真比较,文中提出了一种基于递推估计的数据融合和自适应加权时空融合算法.该算法利用空间位置中多传感器的方差变化,通过调整参与融合的各传感器的加权系数,使融合系统均方误差始终最小.     

压力传感器数据融合算法研究

传感器存在的交叉灵敏度,运用BP网络对数据进行融合,可以有效降低非目标参量对输出特性的影响．MATLAB中提供了多种针对BP网络的训练方法,运用其中的变梯度法、拟牛顿法和LM法分别对压力传感器进行数据融合,比较其结果可以得出：LM算法可以有效地克服局部收敛,更好地提高压力传感器的稳定性和可靠性．     

飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究

为了实现对不同传感器探测和跟踪的目标信息融合,提出了一种车载飞机地面防撞的多传感器数据融合系统.采用矩不变量的方法描述飞机的特征;采用Levenberg-Marquardt算法对标准的BP网络算法进行改进,使系统快递、稳定地进行飞机识别.该算法实现了多传感器多目标定位、航迹融合等关键技术,实验表明,该系统可以较好地实现目标定位、跟踪以及目标识别的目的.     

同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究

针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法.     

基于神经网络的多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用

基于模糊神经网络的多传感器信息融合,提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别,为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。     

河道水量还原计算中的遗传BP人工神经网络方法

将遗传算法GA及人工神经网络BP算法结合起来运用于河道水量的还原计算.结果表明:基于GA BP的河道水量还原优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,较好地改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值.同时该算法较确切地反映出河道水量还原计算中河道水量形成非线性这一本质现象,提高了河道水量还原计算结果的精度.     

基于数据融合与神经网络的火灾探测研究

海上平台由于其自身空间狭小、管线设备高度集中等特点,要求其火灾探测系统误报率低.目前,单一类型火灾探测器的误报率非常高,经研究发现同时探测多类型火灾因素可大幅度降低误报率.文中根据多传感器数据融合技术将火灾探测器所测数据进行融合,然后应用BP神经网络进行训练仿真,降低了火灾探测器的误报率,满足了海上平台火灾探测系统的要求.     

基于神经网络的多传感加权融合算法的研究

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求.     

基于Cortex-M3和多传感器数据融合的咪表系统设计

针对目前咪表停车收费系统管理难和收费乱的问题,基于ARM Cortex-M3处理器提出一种运用多传感器融合技术检测车位状态的智能咪表管理系统的设计方案.阐述了系统的组成、工作原理和软硬件设计,并对设计方案进行实验验证.实验结果表明:系统的车辆检测精度较高,运行稳定,基本满足路边停车收费的要求.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

含状态约束的分布式多传感器数据融合

从理论上研究了含状态约束的分布式多传感器数据融合中的状态估计问题．在单传感器Kalman滤波方程和无约束的分布式融合算法的基础上,考虑状态等式约束条件,提出了一种新的含状态约束的分布式融合估计算法,指出并证明了该融合估计所具有的数学性质．     

采用BP-GA算法的一种LSI神经网络的电路设计

将误差反传 (BP)算法和遗传算法 (GA)有机地结合在一起 ,提出了一种新的算法 BP- GA。采用 BP- GA算法 ,设计了一个两层前向 L SI神经网络。作为神经网络的关键部件 ,提出的新型神经元性能优越。它的激活函数与理想sigmoid函数拟合很好 ;可实现对阈值及增益因子的编程并且不同增益因子下饱和输出电压值相同。采用标准 1.2 μmCMOS工艺的模型参数 ,对该两层前向神经网络电路进行的HSPICE模拟证明了它有解决异或 (XOR)问题的能力     

国外手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

近年来 ,多传感器数据融合技术已引起世界范围内的普遍关注 ,成为一个新兴的技术方向 ,并已成功地应用在军事系统、交通系统和智能机器人等研究领域。手爪是空间智能机器人的关键部件之一 ,它集成了视觉、触觉和力觉等多种传感器。为了能进行灵活和自适应的操作 ,机器人手爪必须要采用多传感器数据融合技术。该文介绍了机器人手爪中多传感器集成和数据融合技术的研究概况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。