一种基于多传感器信息融合的火警预报系统

介绍了一种基于多传感器信息融合的火警预报系统,给出了系统的硬件组成框图,说明了软判决信息融合规则及其在火警预报中的具体应用。该系统将火情发生时烟雾、火焰和温度3个传感器特有的观测域分解成若干个互不相容的子区间,根据Bayesian决策原理,进行信息融合,最后得出对火情的最优判断,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。该系统还具有结构简单、容易实现、耗电少等特点。     

基于软判决信息融合的多参数瓦斯监测器的设计与实现

文章介绍了一种基于软判决信息融合技术的多参数瓦斯监测器的设计,分析了用于瓦斯监测的软判决算法,阐述了该监测器的单片机实现过程,给出了实验结果。在监测瓦斯时,该监测器应用Bayes决策原理对多个传感器进行观测域区间划分和信息融合,得到了对瓦斯的最优判断结果,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。     

基于D-S证据理论的飞机火警系统研究

研究准确识别飞机火警系统,由于飞机火灾火势猛,突发性强,飞机火警系统误报率较高.为提高识别火警准确率,提出一种D-S证据理论的数据融合方案.对机舱内燃烧时的温度、烟雾浓度、光亮度等火情特征参量进行判断,分析特征参量的内在特性和常见的火情信息处理流程.采用多传感器多周期的时空融合方法对火情信息进行识别,得出火灾的四种不同状态类型:明火、阴燃火、无火灾、无法识别,并进行仿真,结果表明,根据D-S理论进行数据融合结果对火警识别具有较高的准确度和可信性,为设计提供了依据.     

多源信息融合关键问题、研究进展与新动向

近年来,国内外掀起了多源信息融合技术研究的新热潮。对信息融合技术的最新研究进展进行了综述;首先探讨了信息融合的概念与本质;然后从信息处理和融合系统设计的角度,全面阐述了信息融合所面临的问题与挑战,以及现有的主要融合模型与方法分类,同时分析了信息融合方法论研究的发展趋势和一些新领域;接着纵览了信息融合技术的广泛应用;特别讨论了几个新兴的应用领域。最后对信息融合研究路线作了总结和展望。     

一种用于多目标数据有效性判决的融合算法

数据的有效性判决是判断多个传感器的数据是否代表同一个目标,这是进行信息融合的前提和关键.通过研究最小二乘算法、卡尔曼滤波和PDA算法在融合基理上的一致性,利用相同的思路,本文给出一种改进的计算方法.通过仿真和实际应用,改进算法比最小二乘算法、卡尔曼滤波效果好;与PDA算法有近似的计算结果,但是计算时间比PDA算法大大缩短.     

基于多传感器信息融合技术在灭火机器人系统的设计

提出一种通过多传感器信息融合技术来提高灭火机器人的火焰、距离检测的准确性,设计了由超声波、红外测距模块和数据融合模块组成的测距避障子系统;由红外火焰检测模块、数据融合模块组成的火焰检测子系统,在此基础上,采用自适应加权数据融合算法分别对多传感器检测的距离和火焰信息进行融合,以提高对火源目标判断的准确度;实验结果表明,设计的智能灭火机器人传感器软硬件系统测量相对误差小,能很好的反映火灾现场信息,满足火情探测和灭火需要,具有很强的使用价值。     

基于多信息融合算法的变电站消防监测

为消除变电站人工巡检的消防安全隐患,减少人员消防运维工作量,推进现代设备管理体系建设,设计开发了数据互联的智能化自动巡检灭火机器人,对机器人的工作过程及信息共享机制进行了详细规定。在开发火情智能判断算法过程中,利用多传感器信息融合技术,提高判断准确性,并引入D-S证据理论进行融合推理,实现了消防火情智能判断正确率大幅提高的目标。实验数据表明,D-S融合算法判断火情可使判断时间快速收敛,判断准确概率提高,整个系统能够实现变电站消防无人巡检任务。     

物联网信息融合技术及存在的问题研究

针对物联网信息融合问题进行了简要阐述, 指出物联网信息融合技术分为数据级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。从融合技术的原理、适用领域以及技术之间差异性等方面对不同类型技术进行了较为全面的评述。在此基础上, 指出了物联网信息融合过程中存在的问题和挑战, 分析了有待进一步研究的方向。     

基于软传感器的信息融合

为了利用”凝视视觉几何约束”的信息来确定移动机器人的位置和方位角,就需要解决数据融合的问题。”几何约束”不是来自真实传感器的直接可测量的数据,这种特殊形式的信息不能被直接融合。为此目的,该文提出了一种融合特殊形式信息的新途径,也即利用”软传感器”的方法来融合来自”几何约束”的信息。软传感器的输出与其它真实传感器的输出一起经过扩展信息滤波器最终实现融合。文中最后提供了利用该方法进行移动机器人定位的计算机仿真例子。仿真结果表明了软传感器信息融合方法的可行性和有效性。软传感器可以广泛应用在很多类似的信息融合问题中。     

信息融合的一般过程及在故障诊断中的应用

对多源信息融合了简要的综述，根据现有的结论描述了信息融合一般过程，并进一步将信息融合分为数据融合与规则融合２个方面，最后，利用信息融合的思想，对故障诊断这一典型的信息融合过程进行了分析，提出了故障诊断的局部－全局分层诊断融合框架。