面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

带相关噪声多传感器系统的事件触发贯序和分布式融合估计

对带相关噪声的多传感器系统,研究了事件触发的贯序和分布式融合估计算法.不同传感器之间的观测噪声同时刻相关,并与过程噪声一步相关.为了节省通信能耗,采用了事件触发传输机制,该机制依赖于每个传感器当前的观测值和上一个触发时刻的观测值.在事件触发条件下,提出了在线性最小方差意义上的最优贯序融合和分布式融合估计算法.所提出的贯序融合算法可以根据传感器观测数据到达滤波器的顺序进行实时处理,具有较小的计算负担.所提出的分布式融合算法可以对传感器观测数据进行并行处理,具有更好的可靠性.两种算法与事件触发集中融合算法具有相同的估计精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

传感器融合技术在火灾预警探测中的应用研究

针对传统火灾报警系统存在的局限性,本文把传感器融合技术应用到火灾预警探测系统中.该系统采用传感器组探测早期火灾特征,在进行数据处理时,首先对同质传感器进行自适应加权数据融合,再对同质传感器采用D-S证据理论进行全局融合,最后得出对火灾的最优判断,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾.系统采取模块化设计,结构简单,容易实现等.     

基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论.     

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.     

基于排队论的帆船多参数实时监测系统设计

设计并实现了一种采用无线传感器网络和3G移动通信技术的帆船多参数实时监测系统,可同时对多条帆船的多项技术参数进行同步监测.采用ZigBee协议组建船上无线传感器网络,实现数据采集和融合;通过3G移动通信网络建立手持终端与船上网关的远程连接,实现数据的实时传输.根据传感器数据采集、汇聚、融合、远程传输和在手持终端显示的处理流程,建立系统的排队模型,运用排队理论研究系统的性能和探索系统的设计方法.通过软件仿真和对实际应用系统进行测试,验证了该设计方法的可行性、可靠性和实用性.     

云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统设计

云计算环境下存在大规模非显著特征多传感数据,传统数据融合系统容易受到传感器自身干扰,融合结果不可靠。为此,设计了一种新的云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统。给出融合系统总体结构,介绍了非显著特征数据采集模块。利用模糊理论与协方差匹配技术对经典卡尔曼滤波技术中的噪声协方差进行修正,以滤除传感器自身噪声。在云计算环境中,以联合滤波结构为基础,实现云计算下大规模非显著特征多传感数据的融合。实验结果表明,所设计系统融合结果可靠、实用性强。     

基于惯性传感器与模拟传感器的据枪数据捕捉系统设计

为了实现对作训人员射击训练数据的实时捕捉,提高作训人员射击训练效果,设计实现了一种基于惯性传感器与模拟传感器的据枪数据捕捉系统。对数据捕捉系统的原理、组成以及数据处理进行了研究,采用四元数的方法实现了对姿态数据的融合与解算。通过系统下位机将捕捉到的动作数据进行采集并通过无线通信将数据传输至上位机进行实时显示。实验表明,该系统能够实时捕捉当前作训人员的据枪射击数据,数据准确、直观,使用价值高,取得了良好效果,大幅度提升了训练效率。     

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。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

多传感器数据融合在切割机器人系统中的应用

为了对造船中所用型材变形进行在线检测，在高精度划线切割机器人系统中，建立了多传感器检测系统，引入基于小波变换和虚拟噪声自适应卡尔曼滤波的多分辨率最优多传感器数据融合方法，实现了对噪声统计量缺乏先验知识和模型参数不确切的多分辨率多传感器的数据融合。实验结果表明，多传感器数据融合可以有效地实现变形型材的在线检测，提高系统的测试精度和可靠性。     

多传感器信息融合技术在侦察系统中的应用

分别阐述信息融合的基本概念和多传感器侦察系统中信息融合的模型设计,重点分析Dempster-Shafer证据推理理论在多传感器侦察系统信息融合中的应用。     

多传感器信息融合的时间不确定性

分析了测量融合方案的测量信息时间不确定性,将时间不确定性转化为系统不确定性．以跟踪问题为例,讨论了卡尔曼滤波器、确定性系统的鲁棒滤波器和参数不确定性系统的鲁棒滤波器3种滤波器的应用,给出了3种滤波器的求解结果,并对其表现进行了比较．仿真结果表明,在时间不确定性条件下,3种滤波器的性能都有所下降,2种鲁棒滤波器的滤波误差的方差始终比卡尔曼滤波器的方差小。     

Multiscale Multisensor Data Fusion and Application in High Precision Marking and Cutting Robot System

The multisensor online measure system for high precision marking and cutting robot system is designed and the data fusion method is introduced,which combines augment state multiscale process with extend Kalman filter.The technology measuring the three-dimensional deforming informatioin of profiled bars is applied.The experimental result shows that applying the multisensor data fusion technology can enhance the measure precisioin and the reliability of measure system.     

多传感器数据融合技术与单平台火控系统

分析了多传感器数据融合技术的优越性和单平台火控系统的不足，应用数据融合技术，不仅可以提高目标的探测和分类能力，亦可提高目标跟踪精度，给出单平台火控系统数据融合结构和功能图；指出应用神经网络融合方法优于其它算法。     

基于因素空间的多传感器决策融合方法

基于因素空间理论,建立一种多传感器多目标识别方法。根据多传感器探测与控制网络系统的决策特性提出了传感器模糊矩阵的建立方法,根据对概念的反馈外延计算提出多目标识别方法。仿真结果表明该方法能使系统的识别错误率低于１０％。多传感器多目标决策融合的工程方法为其决策融合方法的建立提供了一条新的途径。     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

多传感器信息融合系统有序度分析

针对多传感器信息融合系统,提出了融合处理的结构,引入信息融合系统有序度的概念,提出一种基于信息熵理论的结构体系评价方法,从传感器管理的角度评价多传感器融合体系结构的组织化程度。     

多分辨率多传感器动态数据的融合和应用

基于线性均方估计建立了q叉树的多尺度自回归模型。该模型应用于分布式多分辨率多传感器进行建模，可实现多分辨率多传感器的动态数据融合。将该算法用于高精度划线切割机器人系统中多传感器的建模，实现了型钢划线切割过程中型钢边缘的动态检测。实验结果表明，多分辨率多传感器数据融合可消除噪声的干扰，提高检测系统的测量精度和整个加工系统的加工精度。     

基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

提出了一种基于现场总线的神经网络和模糊推理的多传感器数据融合技术,对所采用的数据融合技术进行了详细介绍.通过模拟实际输入信号的仿真结果证明,采用神经网络BP算法和模糊推理的多传感器数据融合技术能够准确预报火灾,有效降低误报率,达到了预期良好的效果.