一种模糊传感器数据融合的方法

基于模糊传感器数据相关的特性，给出了一种模糊传感器数据融合的方法．该方法从传感器的重要度，各个传感器对模糊命题支持度的一致度，以及传感器重要度对数据融合结果的复合作用3个方面分析了它们对模糊传感器数据集成的影响．定义了一个一致性系数综合反映了这3个因素．基于该一致性系数实现了模糊传感器的数据融合，并将该方法用于工件识别中．     

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。     

基于信任度的多传感器数据融合及其应用

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出了一种基于信任度的多传感器数据融合方法.该方法首先定义一个模糊型指数信任度函数,对两传感器测得数据间的信任程度进行量化处理,并通过信任度矩阵度量各传感器测得数据的综合信任程度,以合理地分配测得数据在融合过程中所占权重,得到数据融合估计的最终表达式,从而实现了多传感器数据的融合.分析土壤含水率的数据融合结果可知,应用所提出方法使融合结果的标准差降低至0.0084,随机干扰下变化幅度仅为0.0027%,不仅达到了比传统方法更高的融合精度,而且具有良好的抗干扰性.     

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.     

模糊神经网络和多传感器数据融合的系统设计——海底管道腐蚀监测系统

系统利用三组超声传感器和漏磁传感器获取原始信息,对多路原始信息进行小波变换和频谱分析,提取时域、频域的多种不同属性参数,并从中选择与输油管道腐蚀程度相关度大的特征参数。采用模糊神经网络多传感器数据融合方法,监测海底输油管道的腐蚀程度,可以在很大程度上提高对输油管道腐蚀程度的检测精度。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

一种多传感器信息融合系统效能的评估方法

针对多传感器信息融合系统效能评估的需要,本文在研究多传感器信息融合系统效能指标的基础上,运用模糊综合评判的方法,建立了一个多传感器信息融合系统效能的两级评估模型,并详细叙述了评估方法。实践表明该方法是有效的。     

基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。     

信息融合多传感器故障贝叶斯可靠性分析

多传感器系统中各种传感器是测量被控系统输出信号的主要装置,并具有不同特性,采用多源信息融合方法能够增加故障信息的完备性,提出建立多传感系统贝叶斯可靠性推理分析方法,运用贝叶斯的条件概率描述模糊信息,该方法应用到飞行器多传感器故障信息和不确定分析过程,进而确保系统的可靠性。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

模糊数据融合在目标跟踪中的应用

在目标跟踪滤波算法的基础上,提出利用模糊理论进行数据融合的算法。应用模糊理论,对双传感器的滤波数据进行特征提取,并在一定的隶属函数和模糊规则下对其进行模糊推理,得到随目标机动情况自动调节加速度方差的系数调节值,使之保持对目标机动的快速响应。分析中采用蒙特卡洛仿真方法,对融合前后的滤波结果进行比较。模糊数据融合利用领域专家总结的相关知识,将融合结果反馈给单传器,以提高各单传感器的跟踪精度。     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

不依赖于传感器静态特性的温度传感器热时间常数测试方法研究

基于温度传感器与其所处介质环境交换热能的速率和温度传感器的静态特性无关这样的认识,提出了无需利用温度传感器静态特性的热时间常数测量方法,推导出了温度传感器的热时间常数方程.该方法用两个不同大小的功率对同一个温度传感器进行两次恒功率加热,在这两次加热过程中,温度传感器的介质环境、传感器加热开始时的温度和传感器加热截止时的温度分别相同.根据两次加热过程所用的时间和功率就可以计算出温度传感器的热时间常数.该方法理论严谨,技术可行,无由温度传感器静态特性的离散性和非线性带来的测量误差,为准确测量接触式温度传感器的热时间常数提供了理论依据和技术手段.     

基于模糊识别的声环境质量综合评价

针对声环境质量评价中存在的问题,提出了一种结合级别特征值法的噪声综合评价模糊识别模型,克服了传统模糊综合评价在最大隶属度原则、算子、隶属函数等方面的缺陷.利用该方法所得到的级别特征值不但反映了样本的属性,而且可以对各个样本按照同一标准进行比较.在对吉林省的实例研究中,分别求解区域噪声、道路交通噪声、功能区噪声的级别特征值,然后进行等权平均得到最终评价结果.结果显示:吉林省声环境质量自1990s以来呈明显好转趋势.     

基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法

针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵,进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取;最终,通...     

基于FLANN数据融合的微重力落舱动态测重补偿及校正

提出了一种用函数连接型神经网络(FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现微重力落舱动态测重的补偿及其非线性校正的方法.该方法将测重传感器输出的线性段特性用回归方法进行拟合,得到直线校正方程;对测重传感器非线性特性采用FLANN数据融合,从而实现测重传感器温度补偿与非线性校正.该方法用于微重力落舱动态测重结果分析表明,该方法是切实有效和可行的.     

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。