多传感信息融合的改进扩展卡尔曼滤波定姿

针对现有多传感器融合方法精度低、计算复杂等问题,提出了利用微惯性航姿系统的高精度传感器陀螺仪、加速度计和磁力计组合确定姿态的算法。对采集到的原始数据进行误差补偿和滤波,降低传感器本身噪声,采用四元素的四阶龙格库塔法求解陀螺仪的角度消除奇点问题。将陀螺仪数据作为预测数据,估计出卡尔曼的过程协方差;加速度计和磁力计数据作为观测数据,结合陀螺仪的误差估计出测量噪声协方差,通过卡尔曼滤波实现多传感信息融合,实现了准确的姿态定位。实验分析不同算法的误差,证明了算法的精确性和可靠性。     

多传感器信息融合在温室湿度检测中的应用

针对温室环境复杂、温室湿度变化明显等特点,采用多传感器信息融合方法对采集的温室湿度进行数据融合.传统温室湿度采用平均值算法进行数据的融合,具有融合结果误差较大、无法消除传感器失效产生的误差等缺点,采用模糊C均值(FCM)聚类算法对温室湿度进行数据融合,结果显示:FCM算法优于平均值算法,提高了检测的准确性.     

多传感器信息融合在智能车中的应用研究

研究智能无人车采集的差异数据融合问题,提高融合后有效信息数量。针对智能无人车多传感器采集存在较大随机性,采集的信息在特征上存在较大差异,在后期融合过程中的差异容易造成信息冲突,导致有效信息丢失,融合后的有效数据量大幅减少。为了解决上述问题,提出一种自适应多传感数据信息融合算法,通过估计出数据信息的可融合程度,运用滤波技术提高其融合能力,增加融合后有效数据信息量。实验表明,该算法能够大幅提高多传感器差异信息融合率,增加有效信息数量,取得了不错的效果。     

光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究

精确的头部姿态跟踪是室内增强现实系统实现高精度注册的关键技术之一. 本文介绍了使用传感器数据融合原理实现高精度的光学头部姿态跟踪的新方法. 该方法使用多传感器数据融合中的扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器, 将两个互补的单摄像机Inside-out跟踪和双摄像机Outside-in跟踪的头部姿态进行数据融合, 以减小光学跟踪传感器的姿态误差. 设计了一个典型实验装置验证所提出的算法, 实验结果显示, 在静态测试下的姿态输出误差与使用误差协方差传播法则计算得到的结果是一致的; 在动态跟踪条件下, 与单个Inside-out或Outside-in跟踪相比, 所提出的光学头部姿态数据融合算法能够使跟踪器获得精度更高、更稳定的位置和方向信息.     

基于多传感器的温室环境数据融合算法研究

无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,影响数据的可靠性;而在温室环境监测中,对数据的准确性要求比较高。因此,为了提高多传感器采集数据的准确性,在研究了现有的几种数据融合算法以后,提出一种基于多传感器的综合数据融合算法。给出了采用格罗布斯准则消除粗大误差,并引入哈夫曼树的思想对数据进行项融合的方法。结果表明,该算法可以有效提高测量数据的准确性。     

基于PSO-BP神经网络光电编码器误差补偿研究

考虑到高精度绝对式光电编码器应用广泛,其角度测量精度对整个系统精度影响较大,但由于角度传感器生产安装过程中产生的误差等原因,使得传感器在实际应用中存在一定的误差.而使用传统误差补偿方法难以得到较好的补偿效果,本文使用一种基于PSO的BP神经网络作为角度传感器误差补偿系统的算法.通过实验验证,该种算法能够对角度传感器误差进行较好的补偿,与补偿前相比,其标准偏差提高了12.5倍,最大误差和平均误差降低到9.6％和8.5％,提高了传感器检测精度.与使用了基于传统BP神经网络和基于多项式拟合算法的误差补偿系统进行对比实验,结果表明,其补偿效果亦优于这两种算法.     

一种高精度压力计温度影响的误差来源分析及消除

本文给出了一种高精度数字压力计的数据采集电路。为了消除温度对测量精度的影响,分析了温度影响的误差来源,从热噪声、温度变化对传感器的影响及列数据采集电路的影响等误差来源方面,在数字滤波算法、温度补偿算法、电路设计、系统硬件设计等方面给出了相应的解决方法,实现了数字压力计的高精度测量。     

一种D-S证据理论的多传感器数据融合算法

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.     

组合导航系统离线信息融合算法

获得高精度的载体实际飞行轨迹,是组合导航系统性能评测的重要手段.从组合导航系统研究出发,针对惯性导航系统、姿态(非姿态)型GPS和大气数据计算机多传感器组合导航方式,实现多传感器信息离线融合算法.同类型导航传感器数据采用加权最小二乘算法,并利用开环卡尔曼滤波实现组合导航的信息融合,在此基础上再进行最优固定区间平滑滤波.仿真实验结果表明,经过上述3步信息融合之后,得到的导航结果精度不仅高于任一个传感器精度,而且高于单独采用卡尔曼滤波的导航参数精度.     

多传感器实时数据采集软件设计与实现

在PC机上开发多传感器实时数据采集软件已成为工业控制、信息融合等领域的重要环节.为保证多传感器数据采集的实时性和软件易扩展性,采用多线程技术并发处理多传感器数据采集,采用策略设计模式实现采集与显示两部分低耦合,对未设置数据发送频率的传感器采用多媒体定时器实现高精度的定时采样,采用双缓冲技术局部绘图实现采集数据曲线实时更新显示.实验表明,应用该技术开发的多模态生物信息采集软件能实时、可靠地采集与显示多个传感器数据,且软件易扩展更多传感器采集.