多传感器数据融合

摘要： 获得精准的姿态角信息是四旋翼飞行器控制研究的关键。针对传统算法对四旋翼飞行器高速运动过程的姿态解算精度较低的问题,提出一种基于梯度下降的自适应变步长姿态融合算法。该算法可根据运动加速度的大小自适应地调整对加速度计测量数据的信任程度,从而提高姿态解算精度。实验结果表明,在解算姿态航向参考系统实验设备的偏航角时,自适应梯度下降算法的解算精度较传统互补滤波算法和梯度下降算法分别提高了0.557°和0.708°。

摘要： 《火力与指挥控制》是陆、海、空三军火力控制、指挥控制领域内综合性的学术(专业)期刊。为大16开本,月刊,在国内外公开发行。刊登内容:国内外火力控制、指挥控制技术及有关高新技术发展动态的综合性文章;各类火控系统、战术指挥控制系统及战场数字化信息系统总体设计、系统设计、作战效能评估、仿真建模方法的理论研究论文;新原理、新技术和新工艺在火力控制、指挥控制系统中的应用;火力控制、指挥控制系统工程设计,如:目标探测、跟踪与识别、瞄准稳定、多传感器数据融合、战场移动通信、定位定向,以及系统可靠性、维修性、电磁兼容性等方面的文章。

摘要： 为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中。利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类。通过动力传动综合故障实验台采集到的多通道振动信号对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法的特征提取能力和故障诊断效果优于单维度信号输入的诊断方法,具有一定的应用价值。

摘要： 针对多传感器网络中采集的数据存在的不确定性,提出了一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法.该算法分同类数据融合和异类数据融合两步,首先对多传感器得到的数据取特征值,通过计算同种数据间的距离,得到信任函数并设置阈值剔除异常值,将得到的正常同类数据进行初步融合.其次,计算异类数据与各等级特征值间的距离,对得到的距离求支持度函数,进行基本概率分配,按照证据理论得到融合结果.经仿真分析得,该方法能够有效处理D-S理论中的冲突问题,从而得到较为准确的融合结果.

摘要： 《火力与指挥控制》是陆、海、空三军火力控制、指挥控制领域内综合性的学术(专业)期刊。为大16开本,月刊,在国内外公开发行。刊登内容:国内外火力控制、指挥控制技术及有关高新技术发展动态的综合性文章;各类火控系统、战术指挥控制系统及战场数字化信息系统总体设计、系统设计、作战效能评估、仿真建模方法的理论研究论文;新原理、新技术和新工艺在火力控制、指挥控制系统中的应用;火力控制、指挥控制系统工程设计,如:目标探测、跟踪与识别、瞄准稳定、多传感器数据融合、战场移动通信、定位定向,以及系统可靠性、维修性、电磁兼容性等方面的文章。另外,还辟有反映火力控制指挥系统试验、使用和维修以及火力控制、指挥控制系统最新科研成果方面的文章。读者对象:从事火力控制、指挥控制系统科研、生产设计、测试、使用与维修的科技人员;高校师生及高层管理人员;自动控制、计算机应用领域的科技人员。

摘要： 由于兰花对生长环境要求较高,温室内温湿度、光照强度均会对兰花的生长、繁殖造成严重影响。为了满足和调节兰花的生长环境,文中开发了一套基于多传感器的温室环境监测系统。首先,利用温湿度传感器、光敏传感器与ZigBee协调器进行组网,编写传感器的数据采集、数据传输代码;其次,端节点接收到协调器指令后分别解析温湿度、光敏数据,并返回数据给协调器节点,协调器节点再将数据发送至上位机;最后,由上位机图形界面实时显示监测数据。测试结果表明,该监测系统能够通过温湿度传感器和光敏传感器实时监测温室环境,并将监测数据以曲线形式在上位机实时显示。

摘要： 针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹。仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标。与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20%以上。

摘要： 基于联邦扩展卡尔曼滤波器(联邦EKF)的多传感器信息融合技术,提高定位系统的容错能力和滤波精度。由于联邦EKF从局部滤波到全局滤波的融合算法计算量小,数据通信少,使得其在非线性系统中具有较高频率的应用。在传统联邦滤波器框架基础上,引入图论分析法,构建分散式融合模型,改变传统的“局部-中心”融合模式,以提高数据融合的鲁棒性。为保证初始节点选取的可靠性,提出基于总均方误差的加权质心算法,在保证系统总均方误差最小的前提下计算各节点的权值。通过仿真和车载实验表明:在某局部节点出现异常的情况下,本融合框架依旧能保证定位结果的可靠性。

摘要： 针对医药冷链数据传输不准确、通信不稳定、系统整体功耗偏高的情况,设计一种以ZigBee协议为通信方式的WSN网关,以NB-IoT直接连接至广域网的多传感器医药冷链监测系统。硬件层面上,基于低功耗思想,设计终端整体硬件结构及各模块电路;软件层面上,为提高监测数据准确性,进行多传感器数据融合,并对软件流程进行模块化设计。最终测试表明,该系统在稳定传输医药冷链监测信息的同时,也保证了医药冷链监测数据的准确性,具有良好应用价值。

摘要： 针对传统水质监测系统可靠性差、维护困难和未能直观反映水质情况的不足,设计了一种基于鸿蒙嵌入式系统的水质监测系统。基于鸿蒙嵌入式系统设计了传感器各检测参数的调理电路,通过WiFi技术将采集到的pH、TDS和浊度数据汇总至阿里云物联网平台;经阿里云物联网平台数据流转后,将检测数据发送到PC端上位机软件;上位机将接收的数据通过隶属度中心法、加权平均法和D-S证据理论进行数据融合后可得到水质情况。仿真和实验结果表明,该系统具有较强的鲁棒性并能够准确分析水质情况。

摘要： 数据与计算划分问题是影响多传感器数据融合在多处理器系统中并行执行性能的重要因素，也是并行化研究重点。针对该问题，文章在此基础上提出了一种基于数据空间独立划分的并行数据融合理论框架，并基于该框架给出了一种数据空间的近邻聚类非规则区域“软”划分方法，将融合计算自适应地分解成多个独立子任务，均衡地分发到各计算节点自治计算。该方法能较好克服并行数据融合中数据耦合、共享同步等技术问题，提升数据和计算空间并行度。具有良好的并行扩展性。试验结果表明了所提出方法的有效性。

摘要： 本文研究了多信号源、多传感器测试系统的基本理论,分析了基于多传感器数据融合卷积分离系统的框架结构。采用限值交叉残余误差检验控制准则的信号分离方法,并针对机械振动信号的特点生成仿真信号,将该方法应用于机械振动信号瞬态成分的提取中,仿真试验结果表明了该算法的有效性。

摘要： 针对大靶面、多目标(大于50)、小目标(10×10)匹配问题，提出了一种新的多目标匹配方法。首先，没有采用主流的异面交会公垂线的概念，而是引入了目标“合叶角”的概念。接着，给出了采用目标“合叶角”进行多传感器多目标匹配的方法和过程。该方法相对于主流的异面交会法具有匹配误差小、运算快和算法简单的优点。最后给出了利用此算法对某项目测量数据事后匹配交会计算结果。试验采用的画幅大小为1280×1020，画面目标在80个以上，目标像元在10×10以上，以10帧／s的速度进行判读、匹配、交会，匹配准确率达到90％以上。相比于原来异面交会方法，匹配准确率和匹配速度有大幅提高，完全达到了工程对于匹配的准确度和精度的需求。

摘要： 多传感器数据融合技术的研究以军事领域的研究为开端，迅速扩展到军事和非军事的各个应用领域，其称谓也逐渐统一为数据融合或信息融合。本文分析了遥感影像融合处理的意义，介绍了增加光谱信息的图像融合技术与增强几何信息的图像融合技术。

摘要： 气液两相流由于其自身的复杂性，流型、流量等流动参数的测量一直是研究的重点和难点。应用多传感器数据融合技术测量气液两相流可以从多角度揭示流体信息，提高流动参数的测量精度。在利用相关技术对截面测量信息与V型内锥式流量计的测量数据进行时间融合的基础上，对水平管气液塞状流经行了分段式的流量测量。通过对实验结果进行的误差比较，验证了该方法是可行的而且能一定程度上提高测量精度。

摘要： 本文提出了一种适合于分布式多传感器数据融合的航迹关联算法。该方法同时利用了航迹的位置信息和参照拓扑信息,并根据场景动态分配两种因素的权重。仿真结果表明,该方法克服了单独基于位置和单独基于拓扑的关联算法在某些场景下关联正确率下降的缺点,性能明显优于后两者,有较高的关联正确率和较好的鲁棒性。

摘要： 为了提高多传感器数据融合的精度,数据或航迹关联成为对目标跟踪滤波的关键.分析了用于多传感器数据融合的集中式与分布式卡尔曼滤波器,提出了一种新的基于数理统计理论的数据关联算法--正态母体均值区间估计算法,当传感器性能及干扰噪声的统计特性发生突变时,能大大提高数据融合的精度和准确性.

摘要： 本文研究了室内外非结构化场景中三维激光和单目视觉间的数据融合问题。采用交互式标定方式对三维激光测距系统和单目视觉进行联合标定，并根据标定结果利用视觉信息对三维激光点云进行渲染，从而直观验证了标定参数的正确性。随后利用标定关系将三维激光映射到图像平面形成稀疏的深度信息图，并采用动态栅格对深度信息进行缝合，从而完成非结构化场景的深度图构建。利用自主研发实验平台所获得的实验结果，验证了所提方法的有效性和实用性。

摘要： 本文研究了室内外非结构化场景中三维激光和单目视觉间的数据融合问题。采用交互式标定方式对三维激光测距系统和单目视觉进行联合标定，并根据标定结果利用视觉信息对三维激光点云进行渲染，从而直观验证了标定参数的正确性。随后利用标定关系将三维激光映射到图像平面形成稀疏的深度信息图，并采用动态栅格对深度信息进行缝合，从而完成非结构化场景的深度图构建。利用自主研发实验平台所获得的实验结果，验证了所提方法的有效性和实用性。

摘要： 本文研究了室内外非结构化场景中三维激光和单目视觉间的数据融合问题。采用交互式标定方式对三维激光测距系统和单目视觉进行联合标定，并根据标定结果利用视觉信息对三维激光点云进行渲染，从而直观验证了标定参数的正确性。随后利用标定关系将三维激光映射到图像平面形成稀疏的深度信息图，并采用动态栅格对深度信息进行缝合，从而完成非结构化场景的深度图构建。利用自主研发实验平台所获得的实验结果，验证了所提方法的有效性和实用性。

摘要： 本发明提供了一种多传感器融合的数据处理方法、装置与多传感器融合方法，能够将不同传感器测得的多个不同维度的数据以像素元素为基础，用多维矩阵结构的形式组合在一起，进而，可有利于对取得的数据做多层面的数据融合与深度学习，其可有利于实现更多样更有效的数据挖掘与特征提取，从而产生更有效的环境感知与目标检测的能力。

摘要： 借助中央计算单元将多传感器系统的至少两个环境传感器同步的方法，具有步骤：首先由环境传感器检测代表至少一个环境信息的传感器信号。在下一步骤中，由相应环境传感器产生包括分别检测的传感器信号和/或从中导出的测量变量的数据组。在进一步步骤中，由中央计算单元通过数据网络接收数据组。借助算法求取每个环境传感器数据组的信号传播时间，基于由数据组包括的测量变量与至少另一环境传感器数据组的相应测量变量的内容比较确定相应环境传感器数据组的平均信号传播时间，将确定的平均信号传播时间配属给相应环境传感器。借助中央计算单元融合至少两个环境传感器的传感器信号的方法以及融合传感器数据以进行对象识别的多传感器系统。

摘要： 提供能够针对输出同等的传感数据的传感器生成相同形式的元数据的传感器的元数据生成装置、传感器的元数据生成系统、传感器的元数据生成方法以及传感器的元数据生成程序。传感器的元数据生成装置(10)具有：类存储部(15)，其存储传感器容器类，该传感器容器类包含1个或多个传感器类以及传感器合成类作为组件，并安装有包含用于取得元数据的元数据取得方法的声明的第1接口，其中，该1个或多个传感器类分别包含1个或多个传感器的属性的定义，该传感器合成类包含用于将1个或多个传感器合成为一个单位的传感器的合成条件；对象生成部(16)，其根据传感器容器类生成定义了一个单位的传感器的结构的传感器容器对象；以及元数据取得部(17)，其通过传感器容器对象使用元数据取得方法，取得一个单位的传感器的元数据。

摘要： 传感器单元(2)可以具备惯性传感器(22)、电波传感器(21)以及控制部(23)。控制部(23)可以根据由惯性传感器(22)检测出的重力方向，控制电波传感器(21)的电波的发送功率。

摘要： 本发明提供了一种多传感器融合的数据处理方法、装置与多传感器融合方法，能够将不同传感器测得的多个不同维度的数据以像素元素为基础，用多维矩阵结构的形式组合在一起，进而，可有利于对取得的数据做多层面的数据融合与深度学习，其可有利于实现更多样更有效的数据挖掘与特征提取，从而产生更有效的环境感知与目标检测的能力。

摘要： 缺失区域确定部(23)在分配给检测位置的担当传感器的担当区域中，确定在作为由担当传感器取得的传感器数据的担当数据中未检测出的缺失区域。插值数据提取部(24)提取检测出缺失区域的、由担当传感器以外的传感器取得的传感器数据，作为插值数据。检测数据生成部(26)整合担当数据和插值数据而生成担当区域的检测数据。

摘要： 在经由网络对设置在外部的信息处理装置以预定的发送间隔发送通过测量获得的数据的传感器模块中，与周围传感器模块一起，设定预定模块组，其中该预定模块组将用于进行与所述信息处理装置中的数据处理对应的测量数据发送的多个传感器模块归拢在一起。然后，与周围传感器模块一起，从预定模块组中设定发送间隔维持在预定的发送间隔的基准传感器模块，并且将基准传感器模块以外的传感器模块的测量数据的发送间隔变更为比预定的发送间隔长的延长发送间隔。由此，在测量温度或湿度等环境参数并且将该测量到的数据发送至信息处理装置的传感器模块中，使功耗尽可能地降低。

摘要： 本公开涉及传感器设备和用于传输传感器数据的方法、用于控制传感器设备的装置和方法、用于解码传感器信号的装置和方法。提供了用于传输传感器数据的传感器设备。该传感器设备包括被配置为生成传感器设备的输出信号的输出驱动器。输出驱动器被配置为基于第一参考值调整输出信号在第一类型的第一信号边缘和第二类型的第一信号边缘之间的第一时间间隔。此外，输出驱动器被配置为基于第二参考值调整第二类型的第一信号边缘和第一类型的第二信号边缘之间的第二时间间隔。输出驱动器被附加地配置为基于第一数据值调整输出信号在第一类型的第二信号边缘和第二类型的第二信号边缘之间的第三时间间隔。此外，输出驱动器被附加地配置为基于第二数据值调整输出信号在第二类型的第二信号边缘和第一类型的第三信号边缘之间的第四时间间隔。

摘要： 本发明公开了一种基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络，其特征在于：包括无线传感器节点、无线执行机构和无线控制中心；所述无线传感器节点，用于负责数据的采集、处理和通信；所述无线执行机构，用于启动报警和控制电路开关；所述家居无线控制中心，用于处理和转发来自无线传感器节点中的信息，并且为互联网的连接提供接口进行远程控制。本发明的多传感器数据融合技术集合置信距离计算、贝叶斯融合算法和卡尔曼滤波器，减少多传感器融合的不确定性和不一致性，提高多传感器融合的精度。

摘要： 本发明提供一种基于模糊逻辑的无线传感器网络多传感器数据融合方法，该方法在基于权重的数据融合模型的基础上，引入基于DENCLUE的离群点检测，消除了由于权重滞后更新而遗漏的异常数据，提高了数据准确性，并利用模糊逻辑系统，簇头可进行多传感器数据融合，进一步减少数据传输，从而减少能量损耗。不仅提高了数据融合的可靠性，而且减少了数据冗余和能量损耗，延长了网络生命周期。