一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法

由于来自多个传感器的测量数据总是有一定程度的不确定性和不一致性,采用多传感器数据融合算法将多个节点的测量数据进行数据融合,利用数据的冗余度来减小这种不确定性,得到高可靠性的数据信息。提出了一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法,将贝叶斯估计和卡尔曼滤波器结合起来,应用于无线传感网络数据融合中。根据滤波器应用到传感数据、融合数据或者两者的方式,提出3种不同的技术,即:前向滤波法、后向滤波法和前后向滤波法。通过一个实例研究估计移动机器人的位置,验证算法的有效性。实验表明,在集中式和分布式两个方面数据融合体系结构,结合卡尔曼滤波器的贝叶斯融合算法能够有效地解决数据的不确定性和不一致性。     

基于数据融合的贝叶斯人脸识别方法

分析了反对称双正交小波分解细节系数在光照条件变化下的稳定性，提出了一种基于数据融合的贝叶斯人脸识别方法，利用AR人脸图像库进行了对比实验，实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于数据融合技术的手术信息管理系统

为了提高手术信息和医院流程的高效管理,需要建立手术信息管理系统.贝叶斯估计法通过先验概率和新的特征数据,得到新的概率,能够观察数据本身.将贝叶斯估计法应用于手术信息管理系统中,利用硬件设备和手术室医疗仪器采集并传输手术及麻醉时间、患者生理情况等信息录至手术信息管理系统.系统使用贝叶斯估计法从参数和先验概率出发,首先确定...     

分布式贝叶斯数据融合系统的遗传算法优化

数据融合是将多个传感器的信息加以集成,进行综合利用,其性能优于单传感器检测.寻找分布式并联融合系统的全局最优解需要求解一组耦合的非线性方程,运算量随着系统中传感器数量的增加迅速增长,传统方法很难求解.文中分析了融合的结构,重点研究了基于遗传算法的分布式贝叶斯融合系统的全局优化.采用穷举法列举所有可行融合规则,用遗传算法搜索相应规则下的最优解,实现了系统解耦.通过比较各融合规则下的最优解,得出分布式并联融合检测系统的全局最优解.仿真结果表明,该方法求解有效,建立了全局最优的贝叶斯融合检测系统.     

基于贝叶斯网络的体域网多模态健康数据融合方法

体域网作为无线传感器网络在生物医学领域的一个重要分支能够远程实时监测人体多项健康数据.针对基于体域网采集到的多模态健康数据融合与分析方法进行研究,设计了一套包括动态心电传感器、血压传感器和血氧饱和度传感器的体域网组网方式,提出了一种基于贝叶斯网络模型和推理算法的心肌缺血监测识别方法.通过对60例确诊心脏病患者施行单一模态动态心电监测和多模态健康数据监测对比实验,验证了所提出的多模态健康数据融合方法能够有效提高无症状性心肌缺血的检出率,为临床应用提供了一种新的辅助判别手段.     

正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究

近年来,WSN网络应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象.为提高火灾数据融合精度,本文引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果.由此推理出了一种正态分布的贝叶斯网络算法.在仿真实验中,将3种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点.用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率.再以BayesiaLab计算输出节点的条件概率.最后通过VisualC 离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应.     

基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型。     

基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型.     

分布式贝叶斯检测融合优化算法及其计算机仿真

该文研究了利用分布式多传感器获得全局决策的分布式信号检测问题。在这种检测系统中各传感器将其各自关于观测对象的决策传送至融合中心,融合中心根据融合规则给出全局决策。研究重点是基于贝叶斯准则的分布式并联检测融合系统的数据融合理论,给出了使系统全局最优的融合规则和传感器决策规则,提出了对融合规则和传感器决策规则进行优化计算的非线性高斯一赛德尔算法,具体讨论了两相同传感器、两个不同传感器和三个相同传感器在具有独立观测时的数据融合问题。给出了利用本文所提算法对上述几种情况进行计算机仿真的仿真实例。仿真结果表明：融合系统的性能相对传感器有显著改善,采用三个相同传感器的融合系统,其贝叶斯风险下降了26．5％。     

智能检测系统中的数据融合技术

介绍了一种数据融合方法在智能仪表多传感器系统中的应用，它时测量值进行一致性检测和分批估计．得出融合值。实验数据分析结果表明，使用此算法处理的数据有更小的误差和方差。这种实时数据处理方法采用有限次等精度测量，具有计算量小，计算机编程容易等特点，适用于缓变量智能检测系统。     

基于Bayes估计的多传感器最优融合

本研究了多传感器数据融合技术的一种方法融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真,这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果．具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

智能温度传感器系统设计

气象站在温度测量中,需要精度高的温度数据,而且实时数据的远程获得和设备方便携带成为一种趋势.为了满足智能气象站对温度测量的高精度和无线传输要求,提出了使用感应器件铂电阻Pt100与数据处理模块通过4芯屏蔽电缆连接,采用四线制引线方式,设计出基于ZigBee模块的铂电阻温度传感器系统.通过传感器应用软件的编写,对数据进行处理,传输给集成处理器,最终实现对温度的采集.经过测试,该传感器具有测量范围广,性能优异,误差范围小,易于调试等优点,能够满足智能气象站温度采集的需求.     

一种电冰箱检测线温度传感器校验平台

设计了一个DS18B20温度传感器校验平台.将Pt100测得的温度值作为标准温度值,校验温度传感器是否合格.为了提高Pt100测得温度的精准性,使用格罗布斯准则和算术平均值法分别消除粗大误差和随机误差.以P89LPC935为核心设计了校验平台的硬件和软件,并使用Visual C++ 6.0设计了上位机显示界面.     

船用温湿度传感器的温度特性研究

引起温湿度传感器测量误差的主要因素是背景噪声和传感器放大电路温漂,为了降低温湿度传感器的测量误差,通过设置滤波器并采用信号叠加方法抑制背景噪声;采用数据拟合技术确定放大电路温度特性,建立温度补偿模型编写温度校正软件并对放大电路温漂进行补偿。试验结果表明,温度补偿后的温湿度传感器测量精度得到明显提高。     

基于内部传感器的轮式移动机器人运动速度估计

讨论了在无速度传感器的情况下轮式移动机器人的速度估计问题, 采用了加速度传感器和位置传感器的输出实时估计轮式移动机器人速度, 并用一种按加速度扰动调整权值的方法融合来自不同传感器的数据. 实验验证了方法的有效性.     

基于Bayes估计理论的数据融合方法

本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果。具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

一代新型温度传感器

本文讨论了铂薄膜温度传感器的设计、制造工艺、膜料与衬底及封装材料的关系。报道了研制成的薄膜铂电阻性能全面符合IEC751标准。     

传感器标定的统一数据处理方法

研究传感器静特性参数标定的实验数据处理方法。当被标定参数本身含有随机误差时,现有算法不能获得被标定参数均值的最优估计,基于信息融合理论提出了统一的参数最优估计算法,并通过数值仿真例子验证了其有效性。     

采用硅压阻复合传感器的智能变送器的研发与设计

复合传感器是智能变送器的核心测量元件，本文介绍了硅压阻复合传感器芯片与芯体的设计，以及采用这种传感器的检测部件结构的设计，并对智能变送器转换放大电路与汉化HART通讯界面的设计作了简要介绍。