自确认传感器技术研究

利用自确认传感器的功能框图，介绍了自确认传感器的工作原理，并且对自确认传感器和传统传感器进行了比较，给出了自确认传感器的优势，最后从传感器故障诊断和数据恢复，自确认传感器硬件开发和自确认传感器开发、研制三个方面介绍了自确认传感器的研究进展。     

传感器技术

传感器技术张福学从信息技术的角度看，传感技术、通讯技术和计算机技术分别相当于人的“感官”、“神经”和“大脑”。因此传感器技术是信息技术的重要基础。传感器技术包括传感器材料，传感器、传感器附属电路、传感器与计算机的接口电路、传感器应用等五个部分，因此，...     

面向目标跟踪的传感器网络布局优化及保护策略

本文以目标跟踪为应用背景，改进了已有传感器感知模型和虚拟力方法，提出了一种新的传感器网络布局优化策略，该策略首先计算传感器与目标、热点区域、障碍物和其他传感器之间的虚拟力，为各传感器寻找受力平衡点，并将其作为该传感器的新位置，从而优化网络布局优化．实验证明，该策略可有效改善传感器网络覆盖率和目标探测概率．同时，本文根据各传感器获取的信息量，提出了涉及目标的传感器网络节点重要性排序算法，以及根据节点重要性进行传感器网络保护的策略。     

CMOS图像传感器的发展及应用

比较了CMOS图像传感器与CCD图像传感器的优缺点，分析了CMOS图像传感器的结构、研制现状、应用及市场前景。指出随着CMOS传感器技术的发展，CMOS图像传感器可以代替CCD图像传感器，并预见了其发展趋势。     

CMOS图像传感器赶超CCD图像传感器

比较了CMOS图像传感器与CCD图像传感器的优缺点，分析了CMOS图像传感器的结构、研制现状、应用及市场前景。提出了随着CMOS图像传感器技术的发展，CMOS图像传感器可以代替CCD图像传感器，并对其发展趋势作了预见。     

微机械传感器的新进展

微机械加工技术在微执行器方面的应用最引入注目，但迄今从微机技术发展中得到最大好处的仍是传感器，在微机加工技术的推动下，微机械传感器，特别是力敏传感器获得了很大的发展，压力传感器获得了很大的发展，压力传感器继续扩大市场并向高性能化方向发展，加速度传感器已商品化，微机械陀螺产品也行将问世。而微机技术在其它各类传感器中的应用例子则比比皆是。本文将结合实际综述国内外微机械力敏传感器的进展。     

工厂自动化传感器日趋重要市场规模高达1,500亿日元

工厂自动化传感器日趋重要市场规模高达１，５００亿日元生产线在向自动化和无人化发展，机器设备的装配在向自动化和高精度化发展，工厂自动化传感器的使用量日益增加；这类传感器有检测传感器、变位传感器、智能传感器等许多种，用途广泛。据认为，其市场规模在１，００...     

CMOS图像传感器的发展现状及关键技术探讨

介绍了国外CMOS图像传感器技术的发展状况，比较了CMOS图像传感器技术与CCD图像传感器技术的优缺点，分析了国内CMOS图像传感器技术的研究现状，探讨了CMOS图像传感器研究的关键技术。     

激光传感器在高炉操作和控制中的应用

若干激光传感器已开发并应用在高炉的操作和控制中。这些激光传感器有：循环区传感器，炉料高度传感器和炉料料面剖面仪，这些传感器以当代领先技术为基础，在应用中具有很高的准确性，借助于操作人员使用的工艺模型，对高炉正常运行期间传感器数据进行分析研究，对喷吹煤粉的性能进行了探讨，对鼓风期间的循环区传感器测得数据也进行了讨论。     

光纤传感器现状研究

回顾了光纤传感器的现状。光纤传感器具有抗电磁干扰、重量轻、尺寸小、灵敏度高、带宽宽以及易于实现多路或分布式传感等优点。应变、温度和压力是研究最广泛的被测对象，光终光栅传感器是研究最广泛的光纤传感器技术。光纤陀螺仪和光纤电流传感器是光纤传感器技术相当成熟和商用的良好示例。讨论了不同的光纤传感器技术，尤其是光纤光栅传感器、光纤陀螺仪和光纤电流传感器技术，重点讨论了原理和现状。目前，光纤传感器通信己取得一些成功，但在不同的领域．它们仍需与其它成熟的传感器技术竞争。人们正在不断开发和试验新的设计，不仅是传统的被测对象，还有新的应用。     

无线定位估计的信息融合模型研究

近年来基于蜂窝网络对移动台进行定位估计的无线定位技术受到广泛的关注,目前的几种基于网络的定位方法在不同的信道和网络环境中表现出的性能各不相同,还没有一种技术能在各种不同信道和网络环境中都能表现出最佳性能,满足对蜂窝网络移动台定位的精度要求。数据融合是一种对不同类型数据进行融合,以取得比单一方法和技术更佳的数据输出的技术。论文将信息融合应用于无线定位之中,对无线定位的信息融合模型进行了深入的研究。     

基于Wigner-Ville分布的空间目标多姿态角特征融合识别算法

通过参考空间目标实测数据库,提出了一种基于 Wigner-Ville(WV)分布的空间目标多姿态角特征融合识别算法.其利用信息融合技术及矩阵奇异值的特性,对不同姿态角的参考特征矢量进行加权处理,获得表征目标的融合特征矢量.通过大量实测数据验证,本方法对空间目标能够正确判决分类,并具有一定的实时性.     

基于数据融合的开关磁阻发电机故障诊断研究

研究了一种基于D-S证据理论的多证据数据融合决策的开关磁阻发电机(SRG)故障诊断方法。根据SRG电流、电压、转矩三个证据信号进行融合处理,提高了其故障诊断的精确性和可靠性。文章对D-S证据理论在开关磁阻发电机故障诊断中的应用进行了实例分析,结果表明该方法能够有效提高故障诊断精度。     

面向多雷达数据融合的并行数据编排框架研究

在多雷达数据融合中,数据编排方式是多雷达组网系统成败的关键因素之一。随着数据融合系统中处理容量的迅速增长,串行数据编排融合框架已经不能满足多雷达组网需求。文中针对大容量数据融合系统提出了一种并行数据编排框架,使用OpenMP 并行技术进行了实现。仿真结果表明,并行数据编排框架相比较于串行处理方式具有较高的加速比,实时性高,满足了大规模多雷达组网的需求,并且具有良好的扩展性。     

全极化探地雷达多极化数据融合分析研究

对于相同地下目标体,相比大部分传统单极化探地雷达,全极化探地雷达(FP-GPR)可以测得更全面的极化数据,称为VV, HH, VH。为了对地下目标体进行更全面精细的成像和识别, 数据融合技术被应用于FP-GPR将3种不同极化模式的极化信息结合起来。然而,目前全极化探地雷达数据融合常用的加权平均融合方法,它会掩盖全极化的优点,同时也无法同时适应不同的散射机制。因此,该文提出了基于主成分分析(PCA),拉普拉斯金字塔(LP)以及多尺度小波变换(WT)的3种FP-GPR数据融合方法。为了检验几种数据融合方法的可靠性,该文在实验室分别测量了代表3种不同基本散射机制目标体的FP-GPR数据进行分析, 引入瞬时振幅为主、梯度为辅的方法将加权平均融合方法与3种方法进行比较。结果表明该研究所应用的3种数据融合方法效果均优于加权平均融合,并且3种方法可以分别适应不同散射机制的目标体,主成分分析融合可以更好的应用于未知散射机制目标体。最后,将主成分分析融合应用于实际冰裂缝数据成像,得到很好的融合效果,且优于加权平均融合方法。      

数据融合技术在高速公路异常事件检测中的应用

交通异常事件的检测一直以来都是高速公路监控系统的难点和重点。现有的交通异常事件检测系统在实际应用中检测效果不很理想。而数据融合技术是近年来发展起来的一种新的信息综合处理方法，目前已经在ITS中有许多尝试。本文简述了交通异常事件检测的基本原理，并通过对数据融合基本理论的总结与剖析，重点阐述了数据融合的3个层次（数据级融合、特征级融合、决策级融合）在交通异常检测中的具体应用以及交通异常事件检测的数据融合系统模型。应用数据融合技术的交通事件检测系统能提高系统的有效性，得到最佳协同作用的结果。     

智慧云融媒体系统设计与研究

随着科技的不断进步,传统的媒体以及无法满足社会的进一步需求,本文所设计的融媒体系统平台可以融化各个媒体的功能,实现了数据交换与数据融合,满足了对于媒体建设的需要。     

基于数据融合和数据挖掘的网络故障管理系统

探讨了数据融合和数据挖掘技术，提出将数据融合技术用于网络故障管理数据的预处理阶段。并通过定义与深入分析故障告警中的关联规则和情节规则，提出了一个基于数据融合和数据挖掘技术的网络故障管理的架构模型。     

应用数据融合实现电子电路的故障诊断

在电路故障诊断中,可通过直流分析、交流分析和灵敏度分析等方法,对电路的故障进行诊断.但由于不同的诊断方法对不同的故障敏感度不同,使得每种方法都带有局限性.为此,本文提出了采用数据融合进行电路故障诊断的新方法,介绍了D-S证据理论算法在电路故障诊断中的应用,给出了具体算法和仿真实例.理论分析和仿真结果表明,将数据融合技术用于电路的故障诊断是可行的.不同的诊断方法提供的信息经多次融合、反复抽取有用信息后,大大降低了判断的盲目性,提高了电路故障诊断的准确性.     

基于5G技术的超声数据远程传输策略

5G是一种新型的移动通信技术,其在移动通信领域的广泛应用,极大地促进了智能健康管理系统的发展。基于5G技术,文中提出了一种能实现超声数据的远程传输方案,该方案能从多种不同类型的超声图像输出端口中获得超声图像数据,然后将其保存到一个数据库里,再通过5G技术实现对超声波影像资料、超声波诊断资料、超声波元数据的整合,生成超声波分析报告,最终按照 DICOM3.0标准文件等方式,将其远程传输到服务器。这种方案可以促进分级诊疗体系的建设,助力公共卫生体系的发展,同时也为超声数据的大数据构建提供了一条可行的路径。在此基础上,文中还研究了5G技术与医疗大数据的深度融合,并将其与常规的信息融合算法进行了比较。结果表明,采用这种算法可以大大缩短信息融合算法的信息传递时间。