分布式多传感器结构中的数据融合方法

在分布式结构中,为了提高单个传感器的测量精度,为数据处理打下基础,首先对每一个传感器进行时间上的分批估计,降低误差的影响,得到各个传感器的局部决策值;接着对方差超过一定数值的数据进行基于相对距离的再处理;最后在最优融合原则下,运行加权自适应算法对各个局部决策值进行融合.数据分析结果表明,处理后的数据更接近测量真实值.     

产气井内气液两相流流量测量方法

针对大庆油田气井内广泛存在的气液两相流流量测量问题,提出了伞集流式涡轮流量计与电导传感器组合的气液两相流流量测量方法,并采集了104组不同流动工况下气液两相流的涡轮和电导波动信号．采用从电导波动信号中提取的吸引子形态特征量对伞集流后测量通道内的气液两相流流型进行辨识,取得了较好的流型分类效果．在总流量为0．1～2．5m^3／h、含水率为0．04～0．97范围内,基于气液两相流涡轮波动信号建立了总流量测量模型,预测总流量绝对平均相对误差为7．9％．从电导传感器测取的波动信号提取了与相含率有关的时频域特征量,通过支持向量机软测量模型实现了含水率预测,预测含水率绝对平均误差为0．038．研究结果表明,采用伞集流涡轮流量计与电导传感器组合可以较好地测量气液两相流流量和相含率．     

任意噪声相关异类传感器非线性系统状态矢量融合

基于线性无偏最小方差估计理论，提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法．该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性，增加了描述多传感器融合系统的信息量，通过局部估计的组合构造新的变量以去除局部状态之间的相关性，采用顺序滤波的方法减小了异类多传感器融合系统全局状态估计的计算量．仿真结果表明，由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性，状态矢量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能，航迹跟踪的精度得到了改善．     

基于内阵列电极的ECT/ERT双模态成像

电学层析成像(ET)技术正逐渐应用于各工业过程中.目前,实现ECT/ERT双模态成像一般通过双截面的ECT和ERT组合技术完成,因此难以实现同一截面、同时间获取信息的融合.文中设计了内置式单阵列电极的ECT/ERT双模态传感器,并进行了单模态和双模态的相应实验.仿真和实验结果表明,该双模态传感器不仅结构简单、安装方便,而且可实现油水两相流同一截面、同时间的连续测量,实验中含油率的测量值与理论计算值较好地吻合,有效拓宽了单阵列电极油水两相流范围.     

基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法

为了从被噪声干扰的各个传感器测量值中获得更准确的测量结果,提出了一种基于小波去噪和多传感器数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验的结果都表明：由该算法重建得到的各个传感器的重建数据的方差低于传感器测量值的方差,可以认为多传感器数据重建算法给出了对每一个传感器的更为准确的测量结果。     

机器人多传感器测距系统的数据融合

针对机器人工作环境的特点,提出了采用超声波与红外线传感器共同测距的方法,弥补了单一使用超声波传感器带来的缺陷.应用自适应加权数据融合技术,实现两种传感器在功能上的互补.实验结果表明,系统提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计.     

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。     

基于分布式无线传感网中最优量化及能量分配方案的研究

通过对无线传感器网络中的参数进行分布式估计,即融合中心从传感器节点采集数据进而对参数进行估计.在平坦衰落瑞利信道影响下,传感器量化它们的观测值并把量化观测值发送给融合中心,在严格的能量约束下,对传感器节点进行能量分配和最优量化比特数来减小融合中心的重构误差,从而使融合中心对原参数的估计更加精确.     

基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法

提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除.根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标.设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合.实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90％以上.     

考虑融合多传感器误差项优化方法的定位技术研究

为了实现移动机器人的精确自主定位,根据不同传感器的测量原理定义了视觉误差和惯性测量单元误差项,采用基于图优化的思想构建一个最小二乘问题的位姿估计器数学模型,并把多种传感器的误差项添加到估计器中,使用优化工具求解出最优的位姿,实现多传感器的融合定位。通过在仿真实验平台上运行公共数据集,实验结果表明单传感器的定位方案因为尺度模糊和累计漂移的问题在绝对位姿误差平均值达到7.942 m,而融合多传感器的定位方案的绝对位姿误差平均值为0.234 m,说明融合多传感器的定位方案比单传感器定位方案在定位上更加准确和鲁棒。     

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...     

基于通用黑板的数据融合系统

讨论了数据融合与黑板框架的概念 ,分析了黑板框架用于数据融合的优缺点 ,给出了用黑板框架实现的数据融合专家系统 ;介绍一个高效、灵活的黑板开发工具——通用黑板框架 ,以水声信号处理为背景 ,提出了通用黑板实现数据融合的系统结构 ,初步完成了系统的框架构造 .该通用黑板数据融合系统能够充分利用领域知识 ,完成低层的数据融合 ,实现信号解释的双向重处理过程 .     

中国环流器二号A(HL-2A)实验进展

中国环流器二号A(HL-2A)装置经过最近2年的改进和提高,电子回旋加热功率达到2MW,增加了液氮温度分子束加料系统,三台阶带状流探针阵列、微波反射仪和汤姆逊散射等诊断系统等。利用其所具备的条件,在该装置上开展先进托卡马克实验,进行了磁约束聚变科学关键课题的研究;在若干领域,取得了重要物理实验成果,包括首次在托卡马克装置上观测到测地声模带状流的环向对称性和三维结构,创造了电子温度达到5000万度的国内纪录等;在其他领域,比如偏滤器物理、等离子体旋转、高能电子的作用、粒子和能量约束及磁流体不稳定性等方面,积累了丰富的实验数据。该装置的升级与改造工作正在研发之中。     

基于SPOT与ETM+影像融合方法的实验及融合质量评价

通过对SPOT影像全色波段和ETM+多光谱影像、ETM+全色波段和ETM+多光谱影像两组数据的实验,从定性、定量的角度对两种融合方法进行了分析和评价,归纳出适用于SPOT全色波段与ETM+多光谱影像和ETM+全色波段影像与ETM+多光谱影像的融合方法.     

Current progress of information fusion in China

Information fusion is a challenging task to extract the required information for high-level applications from various homogeneous or heterogeneous sensors. This paper summarizes some improvements in recent five years in the presented structure of information fusion, including estimation fusion, image fusion and others. Some technologies of information fusion and their variants are discussed. Although the state-of-the-art of the algorithms for information fusion have been proposed, there still remains some fundamental challenges with regard to exploiting the emerging multi-sensors＇ characteristics and their special structures. Finally, some potential prospects of estimation fusion and image fusion are discussed.     

一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

火电厂生产流程中使用了大量流量计。由于工况的复杂性,工质流量数据特征呈现高度的非线性和时变性,给生产系统的监测与控制造成了不可忽视的影响,而现行的常规数据处理方法难以满足系统的要求。基于误差分布的数理统计规律,结合生产实际中的需求,构造了一种针对火电厂流量计数据特性的有效数据处理模型,可以实时提取数据特征,并自动根据当前数据情况对模型即时调整。实验结果表明:该数据处理算法对于电厂的流量数据处理比其他算法更加有效。     

信息融合技术的方法与应用研究

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向,在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的理论和应用前景。文章在对信息融合技术应用现状研究的基础上,介绍了信息融合的定义、功能、实现步骤,阐述了信息融合常见算法及其优缺点,最后指出了信息融合技术存在的问题和发展趋势。     

高山被孢霉高产ARA的原生质体融合子筛选

利用原生质体融合技术,对两株单一优良性状差异显著的高山被孢霉菌株F24和G12进行原生质体融合,再采用双灭活或流式细胞分选法筛选优良性状相结合的高产菌株,对双亲菌株原生质体的制备、融合和再生的相关条件进行了研究,并对双灭活和流式细胞分选的具体方法进行了研究.经研究发现,采用培养16 h的高山被孢霉菌丝于混合酶液(蜗牛酶15.0 mg·m L~(-1)、纤维素酶6.0 mg·m L~(-1)、溶菌酶0.5 mg·m L~(-1)和几丁质酶0.2 mg·m L~(-1))中30℃酶解4 h为原生质体制备的最佳条件.并探究得出两种融合子筛选方法的最佳方案,成功筛选出融合子,进一步再生培养验证ARA产量,最终挑选出一株ARA产量达6.32 g·L~(-1)的高产菌株.以前尚未发现此方法在高山被孢霉上的应用,为高山被孢霉育种提供了一种有效的手段.     

多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。     

多源遥感图像融合平台的设计与实现

介绍了图像融合的框架层次结构,以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法,选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法,进行了适当改进,并加以验证。结果表明,模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。